On the improvement of computational performance of a vapor-liquid equilibria solver for mixtures


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

This work deals the computational performance improvement of vapor–liquid equilibria solver for fluids mixtures. The code here developed is based on the chemical potential equality (expressed in terms of fugacity) and implements Soave–Redlich–Kwong and Peng–Robinson equations of state with classical van der Waals mixing rules. To reduce the bulk of the computational effort required by the solver we propose the following approaches: (i) exploit high-order methods for the solution of Rachford–Rice equation; (ii) develop an efficient programming methodology for the sub-routines devoted to the fugacity coefficients computation in order to reduce their overall impact on the CPU-time exploiting the parallelism at CPU level, i.e. CPU pipelining, and cache blocking. In this paper we have carefully evaluated the effectiveness of the aforementioned approaches performing a suite of computations of the equilibrium properties of several literature mixtures. The pros and cons of the strategies here suggested are outlined and discussed.

Об авторах

Valerio D’Alessandro

Dipartimento di Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche

Автор, ответственный за переписку.
Email: v.dalessandro@univpm.it
Италия, Ancona, 60131

Sergio Montelpare

Dipartimento di Ingegneria e Geologia

Email: v.dalessandro@univpm.it
Италия, Pescara, 65127

Renato Ricci

Dipartimento di Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche

Email: v.dalessandro@univpm.it
Италия, Ancona, 60131

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).