CoolProp混合流体临界点计算方法解析
CoolProp Thermophysical properties for the masses 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoolProp
混合流体临界点计算概述
在热力学和流体力学研究中,准确计算混合流体的临界点参数(临界温度和临界压力)对于工程设计和过程模拟至关重要。CoolProp作为一个开源的热力学性质计算库,提供了多种计算混合流体临界点的方法。
两种临界点计算方法
CoolProp提供了两种主要的方法来计算混合流体的临界点:
1. 基于自洽临界点算法的方法
这种方法直接调用CoolProp内部的临界点计算算法,基于Nicholas et al. (2017)提出的方法。该算法通过追踪自洽曲线来寻找满足临界条件的点,能够处理可能存在的多个临界点情况。
2. 基于相包络线密度交叉的方法
这种方法首先构建混合物的相包络线,然后通过寻找气相和液相密度相等的点来定位临界点附近区域,最后使用迭代计算精确确定临界点参数。
实现代码示例
以下Python代码展示了如何使用CoolProp计算甲烷-乙烷混合物的临界点:
import CoolProp.CoolProp as CP
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.optimize
import numpy as np
# 创建HEOS状态对象
HEOS = CP.AbstractState('HEOS', 'Methane&Ethane')
# 设置甲烷摩尔分数为0.6(60%甲烷,40%乙烷)
x0 = 0.6
HEOS.set_mole_fractions([x0, 1 - x0])
# 方法1:直接调用临界点计算函数
critical_points = HEOS.all_critical_points()
for pt in critical_points:
print(f"方法1计算结果 - 临界温度: {pt.T} K, 临界压力: {pt.p} Pa")
# 方法2:基于相包络线密度交叉的方法
HEOS.build_phase_envelope("dummy")
PE = HEOS.get_phase_envelope_data()
def residcrit(x):
T, rho = x
HEOS.specify_phase(CP.iphase_gas)
HEOS.update(CP.DmolarT_INPUTS, rho, T)
HEOS.unspecify_phase()
return HEOS.criticality_contour_values()
# 寻找密度交叉点
density_diff = (np.array(PE.rhomolar_vap)-np.array(PE.rhomolar_liq))
for i in range(len(density_diff)-1):
if density_diff[i]*density_diff[i+1] < 0:
xinit = [PE.T[i], PE.rhomolar_vap[i]]
x = scipy.optimize.fsolve(residcrit, xinit)
print(f"方法2计算结果 - 临界温度: {HEOS.T()} K, 临界压力: {HEOS.p()} Pa")
计算结果验证
对于60%甲烷和40%乙烷的混合物,CoolProp计算结果与商业软件Multiflash 7.2(使用PR78A状态方程)的结果对比如下:
-
CoolProp计算结果:
- 临界温度:251.7 K
- 临界压力:6906057.4 Pa
-
Multiflash计算结果:
- 临界温度:253.2 K
- 临界压力:7008261.4 Pa
两者结果接近,差异主要来源于使用的热力学模型不同。CoolProp默认使用GERG-2008状态方程,而Multiflash使用了PR78A状态方程。
工程应用建议
在实际工程应用中,选择临界点计算方法时应考虑:
- 计算精度要求:直接临界点算法通常更精确
- 计算效率:基于相包络线的方法在需要同时构建相图时更高效
- 热力学模型选择:不同状态方程对临界点预测有显著影响
对于甲烷-乙烷体系,两种方法都能提供可靠的临界点预测,误差通常在工程可接受范围内。对于更复杂的混合物体系,建议进行方法验证和结果交叉检查。
CoolProp Thermophysical properties for the masses 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoolProp
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考