🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Numerical model of vapor-air-diesel autothermal reformer

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The use of fuel cell power plants is a promising area in the generation of electricity. The path to their widespread use is hindered by their high cost and the availability of the fuel used. To solve this problem, effective energy conversion systems operating on diesel fuel are being developed. The main goal is to create a device (a fuel processor), which would convert diesel fuel into a hydrogen-containing gas. The device consists of several components: a nozzle for injecting liquid fuel having the form of drops into superheated steam, a mixing and vaporization zone for diesel fuel, an air supply area, and a reaction zone including a catalyst. The selection of temperature for the vaporization process should be made in such a way that, on the one hand, liquid droplets do not come into contact with the catalyst surface, and, on the other hand, gas-phase reactions are not initiated in the mixing zone. Developing such a device requires not only conducting laboratory experiments and studying the process catalyst, but also optimizing the basic physical parameters of the device. These parameters are its linear dimensions, operational temperature, reactant flow rates, and many others. Carrying out such a study is impossible without using methods of mathematical modeling. This significantly reduces the time and cost of work. This paper presents a digital model of an air-hydrocarbon mixture generator in an axisymmetric formulation. The dynamics of subsonic multiphase flow of water vapor carrying drops of liquid diesel fuel, the process of diesel fuel evaporation and mixing with water vapor and air are studied. The mathematical model is implemented in the ANSYS Fluent package (academic license of SSCC SBRAS). A series of calculations for various mixture feed temperatures are performed to optimize the main parameters. For the established optimal temperature, modeling of the mixture mixing process with air is carried out.

About the authors

Aigul R. Yapparova

Boreskov Institute of Catalysis SB RAS

Email: a.yapparova@g.nsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-8424-8104

Engineer

Russian Federation, 5 Lavrentiev Av., Novosibirsk 630090, Russia

Tamara V. Markelova

Boreskov Institute of Catalysis SB RAS

Email: matamara@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9920-0923

Leading Engineer

Russian Federation, 5 Lavrentiev Av., Novosibirsk 630090, Russia

Pavel V. Snytnikov

Boreskov Institute of Catalysis SB RAS

Author for correspondence.
Email: pvsnyt@catalysis.ru
ORCID iD: 0000-0002-5057-3187

Dr.Sci. (Сhemical), Head of Department Heterogeneous catalysis

Russian Federation, 5 Lavrentiev Av., Novosibirsk 630090, Russia

References

  1. S.V. Zazhigalov, V.N. Rogozhnikov, P.V. Snytnikov, D.I. Potemkin, P.A. Simonov, V.A. Shilov, N.V. Ruban, A.V. Kulikov, A.N. Zagoruiko, V.A. Sobyanin, "Simulation of diesel autothermal reforming over Rh/Ce0.75Zr0.25O2−δ −η −Al2O3/FeCrAl wire mesh honeycomb catalytic module", Chem. Eng. Process. Process Intensif., 150 (2020),
  2. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cep.2020.107876
  3. S.V. Zazhigalov, V.A. Shilov, V.N. Rogozhnikov, D.I. Potemkin, V.A. Sobyanin, A.N. Zagoruiko, P.V. Snytnikov, "Modeling of hydrogen production by diesel reforming over Rh/Ce0.75Zr0.25O2−δ − η − Al2O3/FeCrAl wire mesh honeycomb catalytic module", Catalysis Today, 378 (2021), 240–248. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cattod.2020.11.015
  4. N.V. Ruban, V.N. Rogozhnikov, O.A. Stonkus, V.A. Emelyanov, V.P. Pakharukova, D.A. Svintsitskiy, S.V. Zazhigalov, A.N. Zagoruiko, P.V. Snytnikov, V.A. Sobyanin, D.I. Potemkin, "A comparative investigation of equimolar Ni−, Ru−, Rh− and Pt− based composite structured catalysts for energy-efficient methane reforming", Fuel, 352 (2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.128973
  5. J. Pasel, R.C. Samsun, A. Tschauder, R. Peters, D. Stolten, "Advances in autothermal reformer design", Applied Energy, 198 (2017), 88–98. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.04.055
  6. J. Pasel, C.S. Remzi, J. Meissner, A. Tschauder, R. Peters, "Recent advances in diesel autothermal reformer design", International Journal of Hydrogen Energy, 45:3 (2020), 2279-2288. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2019.11.137
  7. Z. Por, J. Pasel, A. Tschauder, R. Dahl, R. Peters, D. Stolten, "Optimised mixture formation for diesel fuel processing", Fuel Cells, 8 (2008), 129–137. DOI: https://doi.org/10.1002/fuce.200700062
  8. A.Y. Varaksin, "Fluid dynamics and thermal physics of two-phase flows: Problems and achievements", High Temp., 51 (2013), 377–407. DOI: https://doi.org/10.1134/S0018151X13030073
  9. R. Tahery, H. Modarress, "Lennard-Jones Energy Parameter for Pure Fluids from Scaled Particle Theory", Iranian Journal of Chemistry and Chemical Engineering, 26:2 (2007), 1-8. DOI: https://doi.org/10.30492/ijcce.2007.7647
  10. Huber M. Preliminary Models for Viscosity, Thermal Conductivity, and Surface Tension of Pure Fluid Constituents of Selected Diesel Surrogate Fuels. Gaithersburg, MD: Technical Note National Institute of Standards and Technology, 2017. 62 p. DOI: https://doi.org/10.6028/NIST.TN.1949

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) Yapparova A.R., Markelova T.V., Snytnikov P.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».