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सुपरक्रिटिकल फ्लूइड क्या हैं?

सुपरक्रिटिकल तरल पदार्थ तापमान और उनके महत्वपूर्ण बिंदु से ऊपर दबाव में मौजूद हैं, एक थर्मोडायनामिक अवस्था जहां विशिष्ट तरल और गैस चरण मौजूद नहीं होते हैं। इस विलक्षण स्थिति में, तरल पदार्थ तरल जैसे घनत्व और गैस जैसी चिपचिपाहट और विविधता का एक अनूठा मिश्रण प्रदर्शित करता है। यह दोहरी प्रकृति सुपरक्रिटिकल को छिद्रपूर्ण पदार्थों को कुशलतापूर्वक गैस के रूप में प्रवेश करने में सक्षम बनाती है जबकि तरल की सोल्वेटिंग शक्ति के साथ सोलास को भंग कर देती है। सबसे औद्योगिक रूप से प्रासंगिक सुपरक्रिटिकल तरल पदार्थ में कार्बन डाइऑक्साइड (scCO2) और पानी (scH2O) शामिल हैं, प्रत्येक अनुप्रयोग के आधार पर विशिष्ट लाभ प्रदान करता है।

एक पदार्थ का महत्वपूर्ण तापमान और दबाव अतिक्रिटिकल व्यवहार से इसके संक्रमण को परिभाषित करता है। कार्बन डाइऑक्साइड के लिए, ये मान 31.1 °C और 73.8 बार हैं; पानी के लिए, वे 374 °C और 220.6 बार हैं। इन थ्रेसहोल्ड के ऊपर, घनत्व, चिपचिपाहट और तापीय चालकता जैसे गुण दबाव और तापमान को समायोजित करके लगातार ट्यून किए जा सकते हैं, जो प्रक्रिया नियंत्रण की एक उल्लेखनीय डिग्री प्रदान करते हैं जो पारंपरिक सॉल्वैंट्स के साथ असंभव है।

सुपरक्रिटिकल फ्लूइड मॉडलिंग में सीएफडी की भूमिका

कम्प्यूटेशनल फ्लूइड डायनेमिक्स तरल गति के शासन समीकरण को हल करने के लिए एक ढांचा प्रदान करता है - द्रव्यमान, गति और ऊर्जा का संरक्षण - एक असतत डोमेन पर। जब सुपरक्रिटिकल तरल पदार्थ पर लागू होता है, तो सीएफडी को दृढ़ता से गैर-आदर्श थर्मोडायनामिक व्यवहार और महत्वपूर्ण बिंदु के पास बड़ी संपत्ति ढाल के लिए जिम्मेदार होना चाहिए। ये चुनौतियां यथार्थवादी औद्योगिक ज्यामिति के लिए विश्लेषणात्मक या अनुभवजन्य दृष्टिकोण को अपर्याप्त बनाती हैं।

राज्य (EOS) के वास्तविक-fluid समीकरणों को एकीकृत करके जैसे कि पेनग-रोबिन्सन, सोव-Redlich-Kwong, या CO2 के लिए अधिक सटीक स्पैन-वॉगनर मॉडल, सीएफडी सॉलर्स सुपरक्रिटिकल परिस्थितियों में घनत्व, एन्थल्पी और परिवहन गुणों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। सॉल्यूलर एक साथ गर्मी हस्तांतरण, अशांत मिश्रण और संभावित चरण संक्रमणों का मुकाबला करता है, जिससे इंजीनियरों को उच्च निष्ठा के साथ निष्कर्षण स्तंभों, रिएक्टरों और हीट एक्सचेंजर्स को अनुकरण करने में सक्षम बनाया जा सकता है।

मॉडलिंग चैलेंज

  • Complex thermodynamic गुण - महत्वपूर्ण बिंदु के पास, विशिष्ट गर्मी क्षमता और संपीड़न स्पाइक नाटकीय रूप से, संख्यात्मक कठोरता का कारण बनता है और विशेष सॉल्वर एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है।
  • Phase संक्रमण मॉडलिंग [ - यहां तक कि सुपरक्रिटिकल क्षेत्र में, ऑपरेटिंग स्थितियां समेकन वक्र को पार कर सकती हैं, जिससे दो-चरण प्रवाह व्यवस्था होती है जो बहु-चरण मॉडल जैसे समरूप संतुलन मॉडल या दो-fluid मॉडल की मांग करती है।
  • ]उच्च दबाव की स्थिति - उच्च घनत्व और सुपरक्रिटिकल तरल पदार्थ की कम विविधता अक्सर लैमिनार या संक्रमणकालीन प्रवाह व्यवस्था में होती है जो सीमा खुरदरापन और ज्यामितीय विवरण के प्रति संवेदनशील होती है।
  • ]Turbulence modeling – मानक अशांति मॉडल (K-, K-H SST) को अतिक्रिटिकल स्थितियों के लिए अंशांकन की आवश्यकता हो सकती है। बड़े एडी सिमुलेशन (LE) का प्रयोग तेजी से निष्कर्षण और प्रतिक्रिया अनुप्रयोगों में सटीक मिश्रण भविष्यवाणियों के लिए किया जाता है।

सिमुलेशन तकनीक

  • ]Finite Volume Method] – the dominant दृष्टिकोण in commercial CFD code, using the conserved चर योगों to use the number of स्थिरता with real-fluid property.
  • ]Real-fluid संपत्ति मॉडल [ - उपयोगकर्ता परिभाषित कार्यों (UDFs) या अंतर्निहित संपत्ति पुस्तकालयों के माध्यम से प्रवाह सॉल्वैंटर को जोड़ा गया जो NIST REFPROP या CoolProp से सारणीबद्ध डेटा को अंतरित करता है।
  • Multiphase प्रवाह मॉडलिंग - वॉल्यूम ऑफ फ्लूइड (VOF) या Eulerian-Eulerian फ्रेमवर्क ट्रैक इंटरफेस या आंशिक संघनननन या फ्लैशिंग होने पर फैलने वाले चरणों को फैलाते हैं।
  • ]राज्य एकीकरण का समीकरण - बहु घटक प्रणालियों के लिए उन्नत मिश्रण नियमों के साथ घन EOS, साथ ही उच्च सटीकता एकल घटक सिमुलेशन के लिए Helmholtz ऊर्जा आधारित EOS।

सुपरक्रिटिकल फ्लूइड के लिए CFD का उपयोग करने के लाभ

अतिक्रिटिकल प्रक्रियाओं का प्रायोगिक परीक्षण अत्यधिक दबावों और जंग की क्षमता के कारण महंगा और खतरनाक है। सीएफडी एक आभासी प्रयोगशाला प्रदान करता है जहां पैरामीट्रिक अध्ययन तेजी से किया जा सकता है। लाभ में शामिल हैं:

  • ]Reduced विकास लागत - Fewer भौतिक प्रोटोटाइप और प्रयोगों को डिजाइन अवधारणाओं को मान्य करने की आवश्यकता है।
  • ]Optimized गर्मी और बड़े पैमाने पर स्थानांतरण[ - निष्कर्षण स्तंभों या रिएक्टरों के भीतर तापमान और एकाग्रता क्षेत्रों को दृश्यित करने से ज्यामिति में सुधार को सक्षम बनाया जाता है जो उपज को बढ़ाते हैं।
  • ]Improved प्रक्रिया सुरक्षा[ - सीएफडी उच्च तापीय तनाव या दबाव निर्माण के क्षेत्रों की भविष्यवाणी कर सकता है, जो राहत प्रणाली और इन्सुलेशन के प्लेसमेंट का मार्गदर्शन करता है।
  • Scalability अंतर्दृष्टि - सतत भौतिकी के साथ प्रयोगशाला पैमाने, पायलट पैमाने, और पूर्ण पैमाने पर उपकरण अनुकरण विश्वास पैमाने पर समर्थन करता है।

उद्योग में अनुप्रयोग

सुपरक्रिटिकल CO2 एक्सट्रैक्शन

खाद्य और दवा उद्योगों में, एससीसीओ 2 कॉफी बीन्स से कैफीन निकालने, जड़ी बूटियों से आवश्यक तेलों और वनस्पति विज्ञान से सक्रिय एपीआई निकालने के लिए पसंद का विलायक है। इन पैक-बेड या स्प्रे-कोलंबन एक्सट्रैक्टर्स के सीएफडी मॉडलिंग प्रवाह दर, कण आकार और निष्कर्षण केनेटिक्स पर घुलनशीलता के प्रभाव की भविष्यवाणी करता है। हाल के अध्ययनों में जनसंख्या संतुलन मॉडल के साथ मिलकर कण टूटना और प्रसंस्करण के दौरान ढेर के लिए लेखांकन। ScienceDirect overview of supercritic तरल निष्कर्षण ]]

सुपरक्रिटिकल वाटर ऑक्सीकरण (SCWO)

SCWO उन्हें सुपरक्रिटिकल पानी (T > 374 °C, P > 220 बार) में ऑक्सीकरण करके जैविक कचरे को नष्ट कर देता है। यह प्रक्रिया> 99.9% विनाश दक्षता को प्राप्त करती है और हानिरहित उप-उत्पादों का उत्पादन करती है। CFD नमक की वर्षा और जंग से बचने के लिए रिएक्टर आंतरिक डिजाइन में मदद करता है। ट्रांसपियरिंग-वॉल रिएक्टरों में अशांत मिश्रण के सिमुलेशन ने समान तापमान प्रोफाइल बनाए रखने और गर्म स्पॉट को रोकने के लिए डिज़ाइन किया है। SCWO पर EPA अनुसंधान ]।

बढ़ी हुई तेल रिकवरी (ईओआर)

कम तेल जलाशयों में एससीसीओ2 का इंजेक्शन तेल की चिपचिपाहट को कम करता है और तेल की मात्रा को कम करता है, गतिशीलता में सुधार करता है। जलाशय पैमाने पर सीओ2 बाढ़ के सीएफडी सिमुलेशन बहुचरण प्रवाह, गठन पानी के साथ रासायनिक प्रतिक्रियाओं और प्रसार के जटिल अंतर-कार्य को मॉडल करता है। ये सिमुलेशन इंजेक्शन अच्छी जगह और चक्र समय का मार्गदर्शन करते हैं, जिससे वसूली कारकों में वृद्धि होती है। DOE बढ़ी हुई तेल रिकवरी अवलोकन ]]

सामग्री प्रसंस्करण और क्रिस्टलीकरण

सुपरक्रिटिकल तरल पदार्थ का उपयोग नैनोपार्टिकल्स, एयरोजेल और उन्नत कोटिंग्स के उत्पादन के लिए तेजी से विस्तार या विरोधी विलायक तकनीकों द्वारा किया जाता है। नोजल विस्तार प्रक्रिया के सीएफडी मॉडल वेग, तापमान और सुपरसैट्यूरेशन फ़ील्ड को कैप्चर करते हैं जो कण आकार वितरण को निर्धारित करते हैं। सिमुलेशन ने नोजल के डिजाइन को सक्षम किया है जो फार्मास्युटिकल फॉर्मूलेशन के लिए समान रूप से आकार के कणों का उत्पादन करते हैं।

औषधि और जैव प्रसंस्करण

दवा उद्योग सूक्ष्मीकरण, बहुरूपण नियंत्रण और नसबंदी के लिए अतिक्रिटिकल तरल पदार्थ का लाभ उठाता है। सीएफडी जनसंख्या संतुलन मॉडल के साथ मिलकर वांछित क्रिस्टल रूपों की उपज का पूर्वानुमान करता है और अस्थिर polymorphs के गठन से बचाता है। दृष्टिकोण प्रारंभिक चरण के विकास में परीक्षण और आतंकवादी प्रयोगों की आवश्यकता को कम करता है।

मान्यता और प्रायोगिक एकीकरण

सीएफडी परिणाम केवल अंतर्निहित भौतिकी और संख्यात्मक अनुमान के रूप में विश्वसनीय हैं। प्रयोगात्मक डेटा के खिलाफ सत्यापन आवश्यक है, विशेष रूप से महत्वपूर्ण बिंदु के पास संपत्ति भविष्यवाणियों के लिए। उच्च-रिज़ॉल्यूशन कण छवि वेलोसिमेट्री (PIV) और प्लानर लेजर-प्रेरित प्रतिदीप्ति (PLIF) प्रवाह क्षेत्र और एकाग्रता माप प्रदान करते हैं जो बेंचमार्क सिमुलेशन प्रदान करते हैं। उद्योग सर्वोत्तम अभ्यास में एक व्यवस्थित सत्यापन और सत्यापन (V&V) प्रोटोकॉल शामिल है, जो सरल ज्यामिति के साथ शुरू होता है और धीरे-धीरे जटिलता को बढ़ाता है।

इसके अलावा, उभरते हुए गैर-इनवेसिव माप तकनीक जैसे रमन स्पेक्ट्रोस्कोपी और एक्स-रे कम्प्यूटेड टोमोग्राफी का उपयोग अब उच्च दबाव वाले रिग के अंदर किया जा रहा है ताकि वह सिटू घनत्व और संरचना डेटा प्रदान कर सके। ये प्रयोगों से सीएफडी मॉडलरों को अपनी अशांति और सुपरक्रिटिकल स्थितियों के लिए प्रतिक्रिया मॉडल को परिष्कृत करने की अनुमति मिलती है।

भविष्य परिप्रेक्ष्य

मशीन लर्निंग एकीकरण

बड़े सीएफडी डेटाबेस पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल सरोगेट मॉडल के रूप में कार्य कर सकते हैं, जो घंटों के बजाय मिलीसेकेंड में प्रवाह व्यवहार की भविष्यवाणी करते हैं। ये त्वरक वास्तविक समय की प्रक्रिया नियंत्रण और अनुकूलन को सक्षम करते हैं, विशेष रूप से दबाव स्विंग निष्कर्षण जैसे गतिशील संचालन के लिए। हाइब्रिड भौतिकी-संशोधित तंत्रिका नेटवर्क को सीधे नियंत्रित करने के लिए विकसित किया जा रहा है, जिससे ग्रिड रिज़ॉल्यूशन आवश्यकताओं को काफी कम किया जा रहा है।

बहु-स्केल मॉडलिंग

मैक्रोस्केल पर निरंतरता सीएफडी के साथ नैनोस्केल पर आणविक गतिशीलता (MD) को जोड़ने से एक भव्य चुनौती बनी हुई है। मोटे अनाज और बहु-ग्रिड सॉलर्स में एडवांस अब सरल सुपरक्रिटिकल सिस्टम के लिए एमडी-सीएफडी सिमुलेशन की अनुमति देते हैं, जैसे कि नैनोप्रोसेस झिल्ली के माध्यम से प्रवाहित होने वाला scCO2। ये बहु-पैनल मॉडल मैक्रोस्कोपिक ट्रांसपोर्ट पर स्थानीय आणविक संरचना के वास्तविक प्रभाव को प्रकट करने का वादा करते हैं।

रियल टाइम डिजिटल ट्विन्स

औद्योगिक IoT के उदय के साथ, उच्च-निष्ठा CFD मॉडल सुपरक्रिटिकल प्लांट के डिजिटल जुड़वाँ में एम्बेडेड हो रहे हैं। ये जुड़वाँ भौतिक परिसंपत्ति के समानांतर में चल रहे हैं, लगातार तापमान वितरण, जंग दरों और शेष उपकरण जीवन की भविष्यवाणी को अद्यतन करने के लिए सेंसर डेटा को आत्मसात करते हैं। परिणाम पूर्वानुमानित रखरखाव और कम योजनाबद्ध डाउनटाइम है।

सतत प्रक्रिया डिजाइन

CFD सुपरक्रिटिकल प्रक्रियाओं के डिजाइन को सक्षम बनाता है जो ऊर्जा की खपत और विलायक अपशिष्ट को कम करता है। उदाहरण के लिए, SCCO2 निष्कर्षण प्रक्रियाओं को कम दबाव ड्रॉप या कम गर्मी इनपुट के साथ उच्च शुद्धता प्राप्त करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। चूंकि उद्योगों में तंग पर्यावरणीय विनियमों का सामना करना पड़ता है, ये अनुकूलन स्थायी विनिर्माण के लिए केंद्रीय हो जाते हैं। NIST कम्प्यूटेशनल थर्मोडायनामिक्स प्रोग्राम ]

निष्कर्ष

सीएफडी औद्योगिक प्रक्रियाओं में सुपरक्रिटिकल तरल पदार्थों के जटिल व्यवहार को मॉडल करने के लिए एक अनिवार्य उपकरण में विकसित हुआ है। कम प्रयोगात्मक लागत और बढ़ी हुई सुरक्षा के व्यावहारिक लाभों के लिए वास्तविक-तरफ़ा थर्मोडायनामिक्स की मूलभूत चुनौतियों से, कम्प्यूटेशनल विधियों और सुपरक्रिटिकल प्रौद्योगिकी के बीच तालमेल नवाचार को जारी रखता है। चूंकि निष्ठा को मॉडलिंग में सुधार और कम्प्यूटेशनल लागत में कमी आती है, जो अनुकरण किया जा सकता है, वह केवल व्यापक रूप से होगा, अक्षय ऊर्जा, उन्नत विनिर्माण और हरे रसायन विज्ञान में नए अनुप्रयोगों को अनलॉक करेगा। सुपरक्रिटिकल तरल इंजीनियरिंग का भविष्य स्वाभाविक रूप से डिजिटल है, और सीएफडी अपने मूल पर स्थित है।