Determination of biogas fuel compression ratio for agricultural machinery fueling

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Agricultural machinery is the main consumer of liquid petroleum-product fuel in the countryside of Republic of Sakha (Yakutia). Even partial machinery transition to biogas fuel would reduce consumption of liquid petroleum-product fuel, in this regard, first of all, it is necessary to determine biogas fuel compression ratio for agricultural machinery fueling. A number of experimental works is demanded to carry out to determine compression ratio of biogas fuel of different compositions.

AIMS: Determination of compression ratio of biogas fuel of different composition for agricultural machinery fueling with a compressor.

METHODS: Experimental determination of biogas fuel compression ratio carried out with the UGK-3 test facility. Based on obtained experimental data, numerical simulation was carried out with CurveExpert and MS Excel software (for data set linear approximation).

RESULTS: Based on Mendeleev-Clapeyron ideal gas law, the formula for theoretical calculation of compression ratio of biogas fuel of different chemical compositions. In order to obtain experimental data, a number of experimental works was carried out with the UGK-3 test facility, updated for considering of biogas fuel compression ratio in various conditions. According to the results of linear approximation, with increasing of methane volume fraction, biogas fuel compression ratio tends to values of pure methane compression ratio taken from GOST 30319.2-2019.

CONCLUSIONS: Practical utility of the study lies in ability of using the proposed method of calculation of compression ratio during vehicle fueling with biogas fuel for the sake of safe and effective fueling.

About the authors

Nikolay V. Petrov

North-Eastern federal university named after M.K. Ammosov Yakutsk

Author for correspondence.
Email: petnikvad1988@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8927-7828
SPIN-code: 7971-2057

Cand. Sci. (Tech.), Associate Professor of the Operation of Road Transport and Vehicle Maintenance Department of the Road Faculty

Russian Federation, Republic of Sakha (Yakutia)

References

  1. Lapshin VI, Kruglov YuYu, Zheltov AP. Experimental determination of the supercompressibility coefficient of gas mixtures with a high content of H2S, CO2. Ekspress-inform. Ser. Razrabotka i ekspluatatsiya gazovykh i gazokondensatnykh mesto-rozhdeniy. 1988;1:32–33. (in Russ).
  2. Lapshin VI, Volkov AN, Shafiev IM. Installations for thermodynamic studies of reservoir oil and gas condensate systems of OAO Gazprom fields. Vesti gazovoy nauki. 2011:92–102. (in Russ).
  3. Manuilov AV, Rodionov VI. Chemistry, 8th and 11th grades. Three levels of study. Novosibirsk: NGU; 1998. (in Russ).
  4. Saushev AV. Methods for linear approximation of the boundary points of the areas of operability of technical systems. Vestnik gosudarstvennogo universiteta morskogo i rechnogo flota im. admirala SO Makarova. 2013;3(19):41–51. (in Russ).
  5. GOST 30319.2-96. Gaz prirodnyy. Metody rascheta fizicheskikh svoystv. Available from: https://docs.cntd.ru/document/1200002059 Accessed: 10.07.2022. (in Russ).
  6. Compressor Coltri MCH-10. Methane filling equipment [internet]. Available from: https://ecofuel.su/index.php?page=shop.product_details&flypage=flypage.tpl&category_id=38&product_id=490&option=com_virtuemart&Itemid=141 Accessed: 10.07.2022.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Scheme of the UGK-3 test facility for biogas fuel compression ratio study: 1 – a balance bomb; 2 – a separatory piston; 3 – a magnetic coil; 4 – a carbon dioxide inflow valve; 5 – a temperature-controlled separator; 6 – a plunge-type pump; 7 – barrels for liquid; 8 – spring pressure gauges; 9 – an electric contact pressure gauge; 10 – cutoff valves.

Download (142KB)
3. Fig. 2. Dependency graph of experimental and theoretical results.

Download (80KB)
4. Fig. 3. Theoretical dependence of biogas fuel compression ratio.

Download (41KB)

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».