Эффективный коэффициент разделения в зависимости от степени дистилляции и температуры

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Показана возможность построения зависимости эффективного коэффициента разделения β от степени дистилляции g и температуры (при заданных значениях давления пара испаряемого вещества, числа Пекле при температуре плавления, энергии активации диффузии примеси и начального коэффициента разделения β0) через построение зависимости чистоты конденсата от g при заданном β0 и значениях числа Пекле, соответствующих ряду рассматриваемых температур. Приведен пример расчета указанной зависимости для модельного материала на основе бериллия. Отмечены закономерности названной зависимости.

全文:

受限制的访问

作者简介

А. Кравченко

Харьковский физико-технический институт Национальной академии наук Украины

编辑信件的主要联系方式.
Email: krwchnko@gmail.com
乌克兰, Харьков

А. Жуков

Харьковский физико-технический институт Национальной академии наук Украины

Email: krwchnko@gmail.com
乌克兰, Харьков

参考

  1. King C.J. Separation Processes. Second edition. N.Y.: Dover, 2013.
  2. Девятых Г.Г., Еллиев Ю.Е. Глубокая очистки веществ. М.: Высшая школа, 1990. 192 с.
  3. Дытнерский Ю.И. Процессы и аппараты химической технологии. Учебник для вузов. Изд. 2. В 2 кн. Ч. 2. Массообменные процессы и аппараты. М.: Химия, 1995. 368 с.
  4. Нисельсон Л.А., Ярошевский А.Г. Межфазовые коэффициенты распределения. Равновесия кристалл – жидкость и жидкость – пар. М.: Наука, 1992. 399 с.
  5. Кириллов Ю.П., Кузнецов Л.А., Шапошников В.А., Чурбанов М.Ф. Влияние диффузии на глубину очистки веществ дистилляцией // Неорган. материалы. 2015. Т. 51. № 11. С. 1177–1182. https://doi.org/10.7868/S002337X15100085
  6. Жуков А.И., Кравченко А.И. Расчет сублимации с учетом диффузии примеси // Неорган. материалы. 2017. Т. 53. № 6. С. 662–668. https://doi.org/10.1134/S0020168517060161
  7. Кравченко А.И., Жуков А.И. Температурная зависимость диффузионного числа Пекле в процессах сублимации некоторых простых веществ // Неорган. материалы. 2021. Т. 57. № 7. С. 789–795. https://doi.org/10.1134/S0020168521070101
  8. Kravchenko A.I., Zhukov A.I., Datsenko O.A. Temperature Dependences of the Peclet Number in Sublimation Processes of Simple Substances // Problems Аt. Sci. Technol. 2022. № 1. P. 13–16. https://vant.kipt.kharkov.ua/
  9. Кравченко А.И., Жуков А.И. Коэффициенты разделения и числа Пекле в испарительных процессах рафинирования веществ с простой основой при температурах вблизи от температур плавления // Неорган. материалы. 2022. Т. 58. № 8. С. 891–897. https://doi.org/10.31857/S0002337X22080073
  10. Кравченко А.И., Жуков А.И. О зависимости эффективного коэффициента разделения от температуры и степени дистилляции // Неорган. материалы. 2023. Т. 59. № 8. С. 921–926. https://doi.org/10.31857/S0002337X23080080
  11. Kravchenko A.I. On Parameters of Evaporation Refining // Mater. Plus. 2023. V. 2. № 2. P. 1–4. https://doi.org/10.37256/mp02010002
  12. Бокштейн Б.С., Ярославцев А.Б. Диффузия атомов и ионов в твердых телах. М.: МИСиС, 2005. 362 с.
  13. Пазухин В.А., Фишер А.Я. Разделение и рафинирование металлов в вакууме. М.: Металлургия, 1969. 204 с.
  14. Несмеянов А.Н. Давление пара химических элементов. М.: Изд-во АН СССР, 1961. 396 с.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Dependences of condensate purity on the degree of distillation g of the material in the process with a flat constant evaporation surface at two values of β0 and different values of Pe (C - average concentration of impurity in the condensate, C0 - initial concentration of impurity)

下载 (179KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Dependences of β(g) at different values of β0 and T for beryllium-based material at Q/R = 1 ∙ 104 K and Pem = 10 (X = 1.4 cm)

下载 (178KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

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».