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预测液态烃的燃烧焓和摩尔体积的算法
International Journal of Thermophysics ( IF 2.5 ) Pub Date : 2022-01-04 , DOI: 10.1007/s10765-021-02940-8
Larisa S. Karpushenkava 1 , Gennady J. Kabo 1 , Andrey V. Blokhin 1 , Lubov A. Kabo 2 , Nastassia F. Kazlouskaya 3
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随着无人机使用范围的扩大,寻找具有高能量强度和物理密度的喷气燃料是一项紧迫的任务。本研究介绍了各种因素对燃烧摩尔和质量焓以及各种结构的 C n H m烃的摩尔体积的影响的研究结果。这些发现对于证实用于搜索能源密集型碳氢化合物的算法是必要的。提出了允许以足够准确的方式预测摩尔标准(总)燃烧热和处于冷凝状态的烃的摩尔体积的附加基团贡献。结果表明,实现烃类摩尔能含量高值的决定性因素是m / n比率而不是分子中小碳循环的数量。有时大量循环的存在甚至会导致燃烧焓降低。提出的添加剂基团贡献可用于预测摩尔燃烧焓值和已知成分燃料的摩尔体积值,并根据所需的摩尔燃烧焓值或体积焓值选择燃料成分。





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更新日期:2022-01-05
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