Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
YZ
Ying Zhang
Author with expertise in Paleoredox and Paleoproductivity Proxies
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
9
(56% Open Access)
Cited by:
274
h-index:
33
/
i10-index:
69
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Rate-Based Process Modeling Study of CO2 Capture with Aqueous Monoethanolamine Solution

Ying Zhang et al.Sep 10, 2009
Rate-based process modeling technology has matured and is increasingly gaining acceptance over traditional equilibrium-stage modeling approaches. [Taylor et al. Chem. Eng. Prog. 2003, 99, 28−39] Recently comprehensive pilot plant data for carbon dioxide (CO2) capture with aqueous monoethanolamine (MEA) solution have become available from the University of Texas at Austin. The pilot plant data cover key process variables including CO2 concentration in the gas stream, CO2 loading in lean MEA solution, liquid to gas ratio, and packing type. In this study, we model the pilot plant operation with Aspen RateSep, a second generation rate-based multistage separation unit operation model in Aspen Plus. After a brief review on rate-based modeling, thermodynamic and kinetic models for CO2 absorption with the MEA solution, and transport property models, we show excellent match of the rate-based model predictions against the comprehensive pilot plant data and we validate the superiority of the rate-based models over the traditional equilibrium-stage models. We further examine the impacts of key rate-based modeling options, i.e., film discretization options and flow model options. The rate-based model provides excellent predictive capability, and it should be very useful for design and scale-up of CO2 capture processes.
0

Risk and Energy Based Optimization for Fire Monitoring System in Utility Tunnel Using Cellular Automata

Ying Zhang et al.Jun 1, 2024
Fire is one of the biggest threats to the safety of utility tunnels, and establishing camera-based monitoring systems is conducive to early fire finding and better understanding of the evolution of tunnel fires. However, conventional monitoring systems are being faced with the challenge of high energy consumption. In this paper, the camera operation in a utility tunnel was optimized considering both fire risk and energy consumption. Three design variables were investigated, namely the camera sight, the number of cameras in simultaneous operation, and the duration of camera operation. Cellular automata were used as a simple but effective method to simulate the spread of fire in a utility tunnel. Results show that as the number of cameras in simultaneous operation increases, the probability of fire capture also increases, but the energy consumption decreases. A shorter duration of camera operation can lead to a higher probability of fire capture, and meanwhile, lower energy consumption. For the duration of camera operation shorter than or equal to the allowable time, the probability of fire capture is significantly higher than that for the duration longer than the allowable time. Increasing the camera sight will significantly increase the probability of fire capture and lower the total energy consumption when a blind monitoring area exists. The total energy consumption of a camera-based monitoring system roughly satisfies hyperbolic correlation with the duration of camera operation, while the probability of fire capture can be predicted based on the number of cameras in simultaneous operation through a power model. The optimal design for the modeled tunnel section is two cameras in simultaneous operation with a tangent monitoring area. The duration of camera operation should be as short as possible, at least shorter than the allowable time. The study is expected to provide a reference for the sustainable design of energy-saving utility tunnels with lower fire risk.
0

Numerical Simulation Study on Three-Dimensional Flow Characteristics and Probability Density Distribution of Water-Permeable Gabion Backflow Zone in Different Curvature Bends

Peng Xie et al.Aug 9, 2024
This study explored the three-dimensional flow characteristics in a recirculation zone near a permeable buttress in curved channels with varying curvatures. Understanding these characteristics is crucial for managing natural river bends, as rivers often meander, with backwater zones formed behind obstructions, such as mountains in the riverbed. The direct comparison of the recirculation zones across different bend types revealed the correlation between the flow characteristics and bend curvature. However, previous studies have focused on flow velocities and turbulent kinetic energy without a probability density analysis. This analysis provided a more comprehensive understanding of the flow characteristics. Gaussian kernel density estimation was applied in this study to observe the distribution of the flow velocities, turbulent kinetic energy, and turbulent kinetic energy dissipation rate. The results indicated that the longitudinal time-averaged flow velocity in the recirculation zone typically ranged from −0.2 m/s to −0.8 m/s, with all the skewness coefficients exceeding 0. The horizontal time-averaged flow velocity in the recirculation zone fell between −0.175 m/s and −0.1 m/s. The skewness coefficients were negative at water depths of 16%, 33%, and 50% within the 90° and 180° bends, indicating a non-normal distribution. The probability density distribution of turbulent kinetic energy in the recirculation zone was skewed, ranging from 0 to 0.02 m2·s−2, with the skewness coefficient almost always greater than 0. The plot demonstrated multiple peaks, indicating a broad distribution of turbulent kinetic energy rather than a concentration within a specific interval. This distribution included both the high and low regions of turbulent kinetic energy. Although the overall rate of turbulent kinetic energy dissipation in the recirculation zone was relatively low, there were multiple peaks, suggesting the localized areas with higher dissipation rates alongside the regions with lower rates. These findings were significant for managing the meandering river channels, restoring the subaqueous ecosystems, understanding the pollutant diffusion mechanisms in backwater areas, the sedimentation of nutrient-laden sediments, and optimizing the parameters for spur dike design.
0
0
Save
0

Sedimentary Paleoenvironment and Organic Matter Enrichment of the Ying 4 Member in the Southern Shuangcheng Area, Songliao Basin

Lidong Shi et al.Nov 14, 2024
Based on organic carbon content measurement, kerogen microscopic examination, and the analysis of source rock maturity and major/trace elements, this study restores the sedimentary paleoenvironment of the Ying 4 Member in the southern Shuangcheng area, Songliao Basin, and determines the main controlling factors of the region’s organic matter enrichment. The results indicate that the organic carbon content of the source rock in the study area is 0.51%–8.29%, with a mean value of 2.48%. The average total organic carbon (TOC) value of the source rock reaches 2.35%, and the kerogen type index (KTI) is mainly distributed between 1.6 and 39.5, with an average of 21.5. The organic matter type is II2. The rock core test shows that the vitrinite reflectance (Ro) is 0.83%–0.97%, with an average of 0.90%, demonstrating that the source rock in the study area has entered the peak hydrocarbon-generation stage. During the deposition of Ying 4 Member, the paleoclimate was warm and humid, and the corresponding sedimentary paleoenvironment was brackish water, having a typical reducing condition with low oxygen content and good primary productivity. In addition, intense volcanic activity have occurred, and the generated volcanic ash and hydrothermal fluids have transported substantial nutrients to the lake basin, promoting the development of algae in the water. The crossplot of the TOC content of dark shale against multiple paleoenvironment indexes shows that the organic matter enrichment in the Ying 4 Member is mainly controlled by paleoproductivity and the paleoclimate, but not associated with redox conditions and paleosalinity. Only warm conditions with high paleoproductivity can lead to organic matter enrichment, and regional volcanic activity plays a significant role in increasing paleoproductivity. Overall, the organic matter enrichment in the study area can be described by the productivity model.
0
0
Save
0

Synthesis and performance evaluation of low‐damage variable viscosity integrated drag reducer

Yuheng Fan et al.Jul 3, 2024
Abstract To solve problems such as inadequate proppant carrying capacity, a complex viscosity changing process, and limited environmental friendliness associated with traditional slick water fracturing fluids, a variable viscosity friction reducer called Jianghan friction reducer (JHFR) with low damage, high drag reduction, and strong proppant‐carrying capacity is prepared by inverse emulsion polymerization. The properties of JHFR are investigated by viscometer, JHFR‐II high‐temperature and high‐pressure slick water drag reduction rate tester, surface tension meter, and JHCQ Core dynamic damage evaluation device. The result shows that the dissolution time of JHFR is less than 120 s. The drag reduction of 0.08 wt% JHFR (4.83 mPa s) is 80.3%. When the concentration of JHFR increases from 0.08 to 0.8 wt %, the viscosity of the JHFR increases from 4.83to 97.41 mPa s. After sheared at 90°C and 170 s −1 for 60 min, the viscosity of 0.8 wt% JHFR still maintains 51 mPa s. The damage rate of JHFR to core matrix permeability is lower than 30%. JHFR also shows the advantages of easy breakage and low residue. It provides guidance for the design and selection of fracturing fluid for unconventional oil and gas reservoir development.
0

Research on personnel detection algorithm for intelligent cross-boundary alarm system in electric power places based on deep learning

Runbo Lu et al.Jan 1, 2025
In recent years, with the continuous development of deep learning, its applications in fields such as image recognition have become increasingly widespread. This study proposes a personnel detection algorithm designed for intelligent cross -boundary warning systems in power facilities. The system, based on deep learning, aims to provide efficient and precise safety monitoring of workers within power sites. The system employs an improved deep learning-based personnel detection algorithm to ensure accurate recognition and detection of workers in two-dimensional images, even in complex operational environments. Improvements to the deep learning algorithm include the introduction of the C3-Res2Block module, which leverages group convolutions to fuse multi-scale features and capture image information at different granularities. Additionally, the C3-Res2Block-DCBAM module is incorporated, utilizing an attention mechanism to assign weighted importance, thereby enhancing key features while suppressing irrelevant and redundant information. Ablation experiments demonstrated that the new modules effectively improved detection accuracy, confirming the positive impact of multi-scale fusion and adaptive attention mechanisms on the personnel detection algorithm, with broad applicability.