Modeling Thermophysical Properties of Carbon Dioxide: Performance Comparison and Assessment

热导率 热力学 粘度 亥姆霍兹自由能 人工神经网络 超临界流体 残余物 状态方程 材料科学 数学 计算机科学 人工智能 物理 算法
作者
Lu Ding,Bingtao Zhao,Xiaohong Hao
出处
期刊:Chemical Engineering & Technology [Wiley]
卷期号:45 (9): 1559-1570 被引量:3
标识
DOI:10.1002/ceat.202200189
摘要

Abstract Although many mathematical models have been developed for predicting the density, viscosity, and thermal conductivity of CO 2 , their accuracy and applicability have not been sufficiently established in the gas/liquid and supercritical regions and, in particular, in the region around the critical point. To understand their performances, the models are compared and analyzed, including (i) the cubic equations of state, multi‐parameter equations, and the Helmholtz free energy‐based model for density, (ii) residual theory‐ and regression‐based models for viscosity and thermal conductivity, and (iii) artificial intelligence‐based models (neural networks/machine learning) for these properties. A technical assessment is then performed. The results may provide a positive reference for determining the thermophysical properties of CO 2 .

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