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| author | root | 2014-07-14 15:53:15 +0530 |
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+ "Chapter 3:lnterphase Mass Transfer"
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+ "Example 3.1,Page number:161"
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+ "#Variable declaration\n",
+ "\t# a-benzene b-toluene\n",
+ "T = 300 \t\t\t\t\t# [K]\n",
+ "x_a = 0.4 \t\t\t\t\t# [mole fraction in liquid phase]\n",
+ "\t# Antoine constants for benzene and toluene are given\n",
+ "\t# For benzene\n",
+ "A_a = 15.9008 \n",
+ "B_a = 2788.51 \n",
+ "C_a = -52.36 \n",
+ "# For toluene\n",
+ "A_b = 16.0137 \n",
+ "B_b = 3096.52 \n",
+ "C_b = -53.67 \n",
+ "\n",
+ "#Calculation\n",
+ "\n",
+ "import math\n",
+ "\n",
+ "\t# Using equation 3.5 vapor pressure of component 'a' and 'b'\n",
+ "P_a = math.exp(A_a-(B_a/(T+C_a))) \t\t# [mm of Hg]\n",
+ "P_b = math.exp(A_b-(B_b/(T+C_b))) \t\t# [mm of Hg]\n",
+ "\n",
+ "P_a = P_a*101.3/760 \t\t\t\t# [kPa]\n",
+ "P_b = P_b*101.3/760 \t\t\t\t# [kPa]\n",
+ "\t# Partial pressure of component 'a' and 'b'\n",
+ "p_a = x_a*P_a \t\t\t\t\t# [kPa]\n",
+ "p_b = (1-x_a)*P_b \t\t\t\t# [kPa]\n",
+ "P_total = p_a+p_b \t\t\t\t# [kPa]\n",
+ "\n",
+ "#Result\n",
+ "\n",
+ "print\"The total equilibrium pressure of the binary system of benzene and toluene is\",round(P_total,2),\" kPa\" \n",
+ "\n",
+ "y_a = p_a/P_total \t\t\t\t# [mole fraction in vapor phase]\n",
+ "print\"The composition of the vapor in equilibrium is\",round(y_a,3) "
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+ "The total equilibrium pressure of the binary system of benzene and toluene is 8.02 kPa\n",
+ "The composition of the vapor in equilibrium is 0.688\n"
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+ "Example 3.2,Page number:162"
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+ "#Variable declaration\n",
+ "\t# A-oxygen B-water\n",
+ "T = 298 \t\t\t\t\t# [K]\n",
+ "H = 4.5*10**4 \t\t\t\t\t# [atm/mole fraction]\n",
+ "P = 1 \t\t\t\t\t\t# [atm]\n",
+ "row_B = 1000.0 \t\t\t\t\t# [density of water, kg/cubic m]\n",
+ "M_B = 18.0 \t\t\t\t\t# [Molecular mass of water, gram/mole]\n",
+ "M_A = 32.0 \t\t\t\t\t# [,Molecular mass of oxygen, gram/mole]\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\t# Dry air contains 21% oxygen then p_A = y*P = 0.21 atm\n",
+ "\t# Therefore using Henry's Law\n",
+ "p_A = 0.21 \t\t\t\t\t# [atm]\n",
+ "x_A = p_A/H \t\t\t\t\t# [mole fraction in liquid phase]\n",
+ "\n",
+ "\t# Basis: 1L of saturated solution\n",
+ "\t# For 1 L of very dilute solution of oxygen in water, the total moles of solution, n_t, \twill be approximately equal to the moles of water\n",
+ "n_t = row_B/M_B\n",
+ "\t# Moles of oxygen in 1L saturated solution is\n",
+ "n_o = n_t*x_A \t\t\t\t\t# [mole]\n",
+ "\t# Saturation concentration\n",
+ "c_A = n_o*M_A*1000 \t\t\t\t# [mg/L]\n",
+ "\n",
+ "#Result\n",
+ "\n",
+ "print\"The saturation concentration of oxygen in water exposed to dry air at 298 K and 1 atm is\",round(c_A,2),\"mg/L\" "
+ ],
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+ "text": [
+ "The saturation concentration of oxygen in water exposed to dry air at 298 K and 1 atm is 8.3 mg/L\n"
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+ "Example 3.3,Page number:162"
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+ "#Variable declaration\n",
+ "\t# a-ammonia b-air c-water\n",
+ "T = 300 \t\t\t\t\t# [K]\n",
+ "P = 101.3 \t\t\t\t\t# [kPa]\n",
+ "R = 8.314 \t\t\t\t\t# [cubic m.Pa/mole.K]\n",
+ "V_b = 15.0 \t\t\t\t\t# [cubic m]\n",
+ "m_a = 10.0 \t\t\t\t\t# [kg]\n",
+ "m_c = 45.0 \t\t\t\t\t# [kg]\n",
+ "M_a = 17.0 \t\t\t\t\t# [molecular mass of ammonia, gram/mole\n",
+ "M_c = 18.0 \t\t\t\t\t# [molecular mass of water, gram/mole]\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "#Calculations\n",
+ "\n",
+ "n_b = V_b*P/(R*T) \t\t\t\t# [kmole]\n",
+ "n_a = m_a/M_a \t\t\t\t\t# [kmole]\n",
+ "n_c = m_c/M_c \t\t\t\t\t# [kmole]\n",
+ "\n",
+ "import math\n",
+ "from scipy.optimize import fsolve\n",
+ "\n",
+ "def f12(L_a):\n",
+ " return(((n_a-L_a)/(n_b+n_a-L_a))-(10.51*(0.156+(0.622*(L_a/(n_c+L_a))*(5.765*(L_a/(n_c+L_a))-1)))*(L_a/(n_c+L_a)))) \n",
+ "L_a = fsolve(f12,0.3) # [kmole]\n",
+ "\n",
+ "x_a = L_a/(n_c+L_a) \n",
+ "y_a = (n_a-L_a)/(n_b+n_a-L_a) \n",
+ "gammma_a = 0.156+0.622*x_a*(5.765*x_a-1) \n",
+ "\n",
+ "#Result\n",
+ "\n",
+ "print\"At equilibrium the ammonia content of the liquid phase will be\",x_a[0] \n",
+ "print\"At equilibrium the ammonia content of the gas phase will be\",y_a[0] \n",
+ "print\"The amount of ammonia absorbed by the water will be\",round(L_a[0],3),\"kmole\" "
+ ],
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+ "At equilibrium the ammonia content of the liquid phase will be 0.144495485596\n",
+ "At equilibrium the ammonia content of the gas phase will be 0.214117393686\n",
+ "The amount of ammonia absorbed by the water will be 0.422 kmole\n"
+ ]
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+ "Example 3.4,Page number:169"
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+ "#Variable declaration\n",
+ "\t# a-ammonia\n",
+ "T = 300 \t\t\t\t\t# [K]\n",
+ "P = 101.3 \t\t\t\t\t# [kPa]\n",
+ "Kg = 2.75*10**-6 \t\t\t\t# [kmole/square m.s.kPa]\n",
+ "m = 1.64 \n",
+ "res = 0.85 \t\t\t\t\t# [gas phase resistance]\n",
+ "xa_g = 0.115/100.0 \t\t\t\t# [mole fraction of NH3 in liquid phase at a \t\t\t\t\t\t\tpoint]]\n",
+ "\n",
+ "#Calculations\n",
+ "\n",
+ "ya_g = 8.0/100.0 \t\t\t\t\t# [mole fraction of NH3 in gas phase at a \t\t\t\t\t\t\tpoint]\n",
+ "import math\n",
+ "from scipy.optimize import fsolve\n",
+ "\n",
+ "Ky = Kg*P \t\t\t\t\t# [kmole/square m.s]\n",
+ "\t# Using equation 3.24\n",
+ "ky = Ky/res \t\t\t\t\t# [kmole/square m.s]\n",
+ "\t\t\t\t\t\t# Using equation 3.21\n",
+ "def f12(kx):\n",
+ " return((m/kx)-(1/Ky)+(1/ky)) \n",
+ "kx = fsolve(f12,0.0029) \t\t\t# [kmole/square m.s]\n",
+ "\n",
+ "\t# Interfacial concentrations at this particular point in the column, using equation \t\t\t(3.15)\n",
+ "ystar_a = m*xa_g \n",
+ "\t# Using equation 3.12\n",
+ "N_a = Ky*(ya_g-ystar_a) \t\t\t# [kmole/square m.s]\n",
+ "\t# Gas-phase interfacial concentration from equation (3.9)\n",
+ "ya_i = ya_g-(N_a/ky) \n",
+ "\t# Since the interfacial concentrations lie on the equilibrium line, therefore\n",
+ "xa_i = ya_i/m \n",
+ "\t# Cross checking the value of N_a\n",
+ "N_a = kx*(xa_i-xa_g) \t\t\t\t# [kmole/square m.s]\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "#Result\n",
+ "\n",
+ "print\"The individual liquid film coefficient and gas film coefficient are\",round(kx[0],5),\"kmole/square m.s and \",round(ky,6),\"kmole/square m.s respectively\" \n",
+ "\n",
+ "print\"The gas phase and liquid phase interfacial concentrations are\",round(ya_i,5),\"and,\",round(xa_i,5),\"respectively\" "
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+ "The individual liquid film coefficient and gas film coefficient are 0.00305 kmole/square m.s and 0.000328 kmole/square m.s respectively\n",
+ "The gas phase and liquid phase interfacial concentrations are 0.0136 and, 0.00829 respectively\n"
+ ]
+ }
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+ "Example 3.5,Page number:171"
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+ "input": [
+ "#Variable declaration\n",
+ "\t# a-ammonia\n",
+ "T = 300 \t\t\t\t\t# [K]\n",
+ "P = 101.3 \t\t\t\t\t# [kPa]\n",
+ "ya_g = 0.6 \t\t\t\t\t# [ammonia concentration in bulk gas]\n",
+ "xa_l = 0.12 \t\t\t\t\t# [ammonia concentration in bulk liquid]\n",
+ "Fl = 3.5*10**-3 \t \t\t\t# [kmole/square m.s]\n",
+ "Fg = 2*10**-3 \t\t\t\t\t# [kmole/square m.s]\n",
+ "\n",
+ "#Calculations\n",
+ "\n",
+ "import math\n",
+ "from scipy.optimize import fsolve \n",
+ "# Algebraic solution (a)\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "def f12(xa_i):\n",
+ " return(1-(1-ya_g)*((1-xa_l)/(1-xa_i))**(Fl/Fg) - 10.51*(0.156+0.622*xa_i*(5.765*xa_i-1))*xa_i) \n",
+ "xa_i = fsolve(f12,0.2) \n",
+ "\n",
+ "ya_i = 1-(1-ya_g)*((1-xa_l)/(1-xa_i))**(Fl/Fg) \n",
+ "\n",
+ "#Result\n",
+ "\n",
+ "print\"The local gas and liquid interfacial concentrations are\",round(ya_i[0],3),\"and\",round(xa_i[0],3),\"respectively\" \n",
+ "\t# Using equation 3.28 \n",
+ "\n",
+ "N_a = Fg*math.log((1-ya_i)/(1-ya_g)) \n",
+ "\n",
+ "print\"The local ammonia mass-transfer flux is\",round(N_a,5),\"kmole/square m.s\"\n",
+ " "
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+ "The local gas and liquid interfacial concentrations are 0.494 and 0.231 respectively\n",
+ "The local ammonia mass-transfer flux is 0.00047 kmole/square m.s\n"
+ ]
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+ "Example 3.6,Page number:174"
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+ "input": [
+ "#Variable declaration\n",
+ "# a-methanol b-water\n",
+ "T = 360.0 # [K]\n",
+ "P = 101.3 # [kPa]\n",
+ "lambda_a = 33.3 # [MJ/kmole]\n",
+ "lambda_b = 41.3 # [MJ/kmole]\n",
+ "Fg = 0.0017 # [kmole/square m.s]\n",
+ "Fl = 0.0149 # [kmole/square m.s]\n",
+ "yag = 0.36 # [bulk gas phase concentration]\n",
+ "xag = 0.20 # [bulk liquid phase concentration]\n",
+ "R = 1.987 \n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "#Calculations\n",
+ "\n",
+ "import math\n",
+ "from numpy import *\n",
+ "from scipy.optimize import fsolve\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "sia_ag= 1.0/(1-(lambda_a/lambda_b))\n",
+ "print\"sia_g is\",sia_ag\n",
+ "#sia_ag =5.155 \n",
+ "sia_al = sia_ag \n",
+ "# Therefore equation 3.29 becomes\n",
+ "# yai = 5.155-4.795(4.955/(5.155-xai))**8.765\n",
+ "\n",
+ "# Using equation 3.33, 3.34, 3.35\n",
+ "V2 = 18.07 # [cubic cm/mole]\n",
+ "V1 = 40.73 # [cubic cm/mole]\n",
+ "a12 = 107.38 # [cal/mole]\n",
+ "a21 = 469.5 # [cal/mole]\n",
+ "\n",
+ "# Solution of simultaneous equation \n",
+ "def F(e):\n",
+ " x1,x2,y1,y2,e4=e\n",
+ " \n",
+ " #####SIDE Quantities#####\n",
+ " a=(V1/V2)*math.exp(-a21/(R*e4)) #d2lT\n",
+ " a1=(V2/V1)*math.exp(-a12/(R*e4)) #dl2(T) \n",
+ " b=math.exp(16.2620-3800.0/(e4-47)) #P2(T)\n",
+ " b1=math.exp(16.5938-3644.3/(e4-33)) #P1(T)\n",
+ " c=math.exp(-log(x2+x1*a)-x1*(a1/(x1+x2*a1)-a/(x2+x1*a))) #gamma_2\n",
+ " d=math.exp(-log(x1+x2*a1)-x1*(a1/(x1+x2*a1)-a/(x2+x1*a))) #gamma_1\n",
+ " #########################\n",
+ " x1=1-x2\n",
+ " y2=1-y1\n",
+ " y1=5.155-4.795*(4.955/(5.155-x2))**(Fl/Fg) \n",
+ " y1=x1*d*b1/P\n",
+ " y2=x2*c*b/P\n",
+ " return(x1,x2,y1,y2,e4) \n",
+ "# Initial guess\n",
+ "y = fsolve(F,(0.1,0.9,0.2,0.8,300)) \n",
+ "xai = y[0] \n",
+ "xbi = y[1] \n",
+ "yai = y[2] \n",
+ "ybi = y[3] \n",
+ "T = y[4] # [K]\n",
+ "\n",
+ "print\"yai is\",yai\n",
+ "print\"ybi is\",ybi\n",
+ "print\"xai is\",xai\n",
+ "print\"xbi is\",xbi\n",
+ "print\"Temperature is\",T,\"K\" \n",
+ "# Local Methanol flux, using equation 3.28\n",
+ "Na = sia_ag*Fg*math.log((sia_ag-yai)/(sia_ag-yag)) # [kmole/square m.s]\n",
+ "# From energy balance\n",
+ "Nb = -(lambda_a/lambda_b)*Na\n",
+ "#Result\n",
+ "\n",
+ "print\"Local Methanol flux is\",round(Na,4),\" (APPROX) kmole/square m.s\""
+ ],
+ "language": "python",
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+ "outputs": [
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+ "output_type": "stream",
+ "stream": "stdout",
+ "text": [
+ "sia_g is 5.1625\n",
+ "yai is 0.2\n",
+ "ybi is 0.8\n",
+ "xai is 0.1\n",
+ "xbi is 0.9\n",
+ "Temperature is 300.0 K\n",
+ "Local Methanol flux is 0.0003 (APPROX) kmole/square m.s\n"
+ ]
+ }
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+ "prompt_number": 14
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+ "source": [
+ "Example 3.7,Page number:183"
+ ]
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+ "input": [
+ "#Variable declaration\n",
+ "\t# 1-benzene a-absorber s-steams\n",
+ "T = 300 \t\t\t\t\t\t# [K]\n",
+ "P = 101.3 \t\t\t\t\t\t# [kPa]\n",
+ "R = 8.314 \t\t\t\t\t\t# [gas constant]\n",
+ "v = 1 \t\t\t\t\t\t\t# [cubic m/s]\n",
+ "\t# Gas in\n",
+ "y1a = 0.074 \n",
+ "\t# Liquid in\n",
+ "x2a = 0.0476\n",
+ "\t# Recovery is 85 %\n",
+ "\t# Calculations for absorber section\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "#Calculations\n",
+ "\n",
+ "import math\n",
+ "from pylab import *\n",
+ "from numpy import *\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "V1a = P*v/(R*T) \t\t\t\t\t# [kmole/s]\n",
+ "\t\t\t\t\t\t\t# Inert gas molar velocity\n",
+ "Vsa = V1a*(1-y1a) \t\t\t\t\t# [kmole/s]\n",
+ "Y1a = y1a/(1-y1a) \t\t\t\t\t# [kmole of benzene/kmole of dry gas]\n",
+ "\n",
+ "X2a = x2a/(1-x2a) \t\t\t\t\t# [kmole of benzene/kmole of oil]\n",
+ "\t# Since the absorber will recover 85% of the benzene in the entering gas, the \t\tconcentration of the gas leaving it will be\n",
+ "r = 0.85 \n",
+ "Y2a = (1-r)*Y1a \t\t\t\t\t# [kmole of benzene/kmole of dry gas]\n",
+ "\t# The benzene-wash oil solutions are ideal, and the pressure is low therefore, Raoult\u2019s \t\tlaw applies. From equations 3.1, 3.44, and 3.45\n",
+ "\t# yia = 0.136*xia\n",
+ "\t# or Yia/(1+Yia) = 0.136*Xia/(1+Xia)\n",
+ "\n",
+ "\t# Data_eqm = [Xia,Yia]\n",
+ "Data_eqm =matrix([[0,0],[0.1,0.013],[0.2,0.023],[0.3,0.032],[0.4,0.04],[0.6,0.054],[0.8,0.064],[1,0.073],[1.2,0.080],[1.4,0.086]])\n",
+ "\n",
+ "\t# Here because of the shape of equilibrium curve, the operating line for minimum oil rate \tmust be tangent to curve\n",
+ "\t# Therefore\n",
+ "\t# From the curve X1a_max = 0.91\n",
+ "X1a_max = 0.91 \t\t\t\t\t# [kmol benzene/kmol oil]\n",
+ "\n",
+ "\t# For minimum operating line slope is \n",
+ "S = (Y1a-Y2a)/(X1a_max-X2a) \t\t\t\t# [kmol oil/kmol air]\n",
+ "\t# Therfore\n",
+ "Lsa_min = S*Vsa \t\t\t\t\t# [kmole oil/s]\n",
+ "Data_minSlope1 = matrix([[X2a,Y2a],[X1a_max,Y1a]]) \n",
+ " \n",
+ "\t# For Actual operating line, oil flow rate is twice the minimum\n",
+ "Lsa = 2*Lsa_min \t\t\t\t\t# [kmole oil/s]\n",
+ "M_oil = 198 \t\t\t\t\t\t# [molecular weight of oil, gram/mole]\n",
+ "\n",
+ "Wsa = Lsa*M_oil \t\t\t\t\t# [mass flow rate of oil, kg/s]\n",
+ "\t# Using equation 3.47 to calculate the actual concentration of the liquid phase leaving \tthe absorber\n",
+ "X1a = X2a + Vsa*(Y1a-Y2a)/Lsa \t\t\t\t# [kmol benzene/kmol oil]\n",
+ "Data_opline1 = matrix([[X2a,Y2a],[X1a,Y1a]]) \n",
+ "figure(1)\n",
+ "a1=plot(Data_eqm[:,0],Data_eqm[:,1],label='$Equilibrium line for absorber$')\n",
+ "a2=plot(Data_minSlope1[:,0],Data_minSlope1[:,1],label='$Minimum Flow Rate Line for absorber$')\n",
+ "a3=plot(Data_opline1[:,0],Data_opline1[:,1],label='$Operating Line for absorber$') \n",
+ "legend(loc='lower right')\n",
+ "plt.grid()\n",
+ "xlabel(\"Xa,mole benzene/mole oil\") \n",
+ "ylabel(\"Ya, mole benzene/mole air\") \n",
+ "title(\"XY diagram for the absorber of Example 3.7\")\n",
+ "show(a1)\n",
+ "show(a2)\n",
+ "show(a3)\n",
+ "\t# Calculations for stripping section\n",
+ "Lss = Lsa \n",
+ "X2s = X1a \n",
+ "X1s = X2a \n",
+ "Y1s = 0 \n",
+ "T = 373 # [K]\n",
+ "\t# Applying Raoult\u2019s law at this temperature gives us\n",
+ "\t# yis = 1.77*xis\n",
+ "\t# Yis/(1+Yis) = 1.77*Xis/(1+Xis)\n",
+ "\n",
+ "\t# Equilibrium data \n",
+ "\t# Data_equm = [Xis,Yis]\n",
+ "Data_equm = matrix([[0,0],[0.05,0.092],[0.1,0.192],[0.15,0.3],[0.2,0.418],[0.25,0.548],[0.3,0.691],[0.35,0.848],[0.4,1.023],[0.45,1.219],[0.5,1.439]]) \n",
+ "\n",
+ "\t# Similar procedure as above is followed\n",
+ "\t# The operating line for minimum oil rate must be tangent to curve \t\n",
+ "\t# Therefore from the curve\n",
+ "Y2s_max = 1.175 \t\t\t\t\t# [kmol benzene/kmol steam]\n",
+ "S = (Y2s_max-Y1s)/(X2s-X1s) \t\t\t\t# [kmole oil/kmole steam]\n",
+ "Vss_min = Lss/S \t\t\t\t\t# [kmole/s]\n",
+ "Vss = 1.5*Vss_min \t\t\t\t\t# [kmole/s]\n",
+ "Mss = 18 \t\t\t\t\t\t# [molecular weight of steam, gram/mole]\n",
+ "Wss = Vss*Mss \t\t\t\t\t\t# [kg steam/s]\n",
+ "\n",
+ "Data_minSlope2 = matrix([[X1s,Y1s],[X2s,Y2s_max]]) \n",
+ "\n",
+ "Y2s_act = Y1s + Lss*(X2s-X1s)/Vss \t\t\t# [kmol benzene/kmol steam]\n",
+ "\n",
+ "Data_opline2 = matrix([[X1s,Y1s],[X2s,Y2s_act]]) \n",
+ "\n",
+ "figure(2)\n",
+ "a1=plot(Data_equm[:,0],Data_equm[:,1],label='$Equilibrium line for stripping$')\n",
+ "a2=plot(Data_minSlope2[:,0],Data_minSlope2[:,1],label='$Minimum Flow Rate for stripping Line$')\n",
+ "a3=plot(Data_opline2[:,0],Data_opline2[:,1],label='$Operating Line for stripping$') \n",
+ "#legend(\"Equilibrium line for stripping\",\"Minimum Flow Rate for stripping Line\",\"Operating Line #for stripping\") \n",
+ "legend(loc='upper left')\n",
+ "xlabel(\"Xa, mole benzene/mole oil\") \n",
+ "ylabel(\"Ya, mole benzene/mole air\") \n",
+ "title(\"XY diagram for stripper of Example 3.7\")\n",
+ "plt.grid()\n",
+ "show(a1)\n",
+ "show(a2)\n",
+ "show(a3)\n",
+ "#Result\n",
+ "\n",
+ "print\"The oil circulation rate and steam rate required for the operation is\",round(Wsa,2),\"kg/s\",round(Wss,3),\" kg steam/s respectively\" "
+ ],
+ "language": "python",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "ename": "RuntimeError",
+ "evalue": "maximum recursion depth exceeded",
+ "output_type": "pyerr",
+ "traceback": [
+ "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m\n\u001b[1;31mRuntimeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)",
+ "\u001b[1;32m<ipython-input-15-e65754eb84ee>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m 56\u001b[0m \u001b[0mData_opline1\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mmatrix\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[0mX2a\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mY2a\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[0mX1a\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mY1a\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 57\u001b[0m \u001b[0mfigure\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 58\u001b[1;33m \u001b[0ma1\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mData_eqm\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m0\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mData_eqm\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mlabel\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;34m'$Equilibrium line for absorber$'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m 59\u001b[0m \u001b[0ma2\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mData_minSlope1\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m0\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mData_minSlope1\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mlabel\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;34m'$Minimum Flow Rate Line for absorber$'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 60\u001b[0m \u001b[0ma3\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mData_opline1\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m0\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mData_opline1\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mlabel\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;34m'$Operating Line for absorber$'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+ "\u001b[1;32mC:\\Users\\Deepak\\Anaconda\\lib\\site-packages\\matplotlib\\pyplot.pyc\u001b[0m in \u001b[0;36mplot\u001b[1;34m(*args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m 2985\u001b[0m \u001b[0max\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mhold\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mhold\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 2986\u001b[0m \u001b[1;32mtry\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m-> 2987\u001b[1;33m \u001b[0mret\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0max\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m*\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;33m**\u001b[0m\u001b[0mkwargs\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m 2988\u001b[0m \u001b[0mdraw_if_interactive\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 2989\u001b[0m \u001b[1;32mfinally\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+ "\u001b[1;32mC:\\Users\\Deepak\\Anaconda\\lib\\site-packages\\matplotlib\\axes.pyc\u001b[0m in \u001b[0;36mplot\u001b[1;34m(self, *args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m 4135\u001b[0m \u001b[0mlines\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 4136\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m-> 4137\u001b[1;33m \u001b[1;32mfor\u001b[0m \u001b[0mline\u001b[0m \u001b[1;32min\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_get_lines\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m*\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;33m**\u001b[0m\u001b[0mkwargs\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m 4138\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0madd_line\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mline\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 4139\u001b[0m \u001b[0mlines\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mappend\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mline\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
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+ "T = 298 \t\t\t\t\t# [K]\n",
+ "P = 101.3 \t\t\t\t\t# [kPa]\n",
+ "y1 = 0.015 \n",
+ "V1 = 0.5 \t\t\t\t\t# [mass flow rate of the gas entering the \t\t\t\t\t\tadsorber, kg/s]\n",
+ "M1 = 46 \t\t\t\t\t# [gram/mole]\n",
+ "M2 = 29 \t\t\t\t\t# [gram/mole]\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "#Calculations\n",
+ "\n",
+ "\t# Data_eqm1 = [P1 m] (where 'P1' is Partial pressure of NO2 in mm of Hg, 'm' is solid \tconcentration in kg NO2/kg gel)\n",
+ "Data_eqm1 = matrix([[0,0],[2,0.4],[4,0.9],[6,1.65],[8,2.60],[10,3.65],[12,4.85]]) \n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "Y1 = y1*M1/((1-y1)*M2) \t\t\t# [kg NO2/kg air]\n",
+ "\t# For 85% removal of the NO2,\n",
+ "Y2 = 0.15*Y1 \t\t\t\t\t# [kg NO2/kg air]\n",
+ "\t# Since the entering gel is free of NO2,\n",
+ "X2 = 0 \n",
+ "\n",
+ "Data_eqm =matrix([[0,0],[0.4,0.42],[0.9,0.83],[1.65,1.26],[2.6,1.69],[3.65,2.11],[4.85,2.54]]) \n",
+ "\n",
+ "\t# The operating line for minimum slope is tangent to curve, from which we get\n",
+ "X1_max = 0.0375 \t\t\t\t# [kg NO2/kg gel]\n",
+ "\n",
+ "wb1 = 1/(1+Y1) \n",
+ "Vs = V1*wb1 \t\t\t\t\t# [mass velocity of the air, kg/s] \n",
+ "Ls_min = Vs*(Y1-Y2)/(X1_max-X2) \t\t# [kg gel/s]\n",
+ "Data_minSlope = matrix([[X2,Y2],[X1_max,Y1]])*100 \n",
+ "\t\t\t\t\t\t# Operating line\n",
+ "Ls = 2*Ls_min \t\t\t\t\t# [kg gel/s]\n",
+ "\n",
+ "X1 = X2 + Vs*(Y1-Y2)/Ls \t\t\t# [kg NO2/kg gel]\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "#Result\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "a1=plot(Data_eqm[:,0],Data_eqm[:,1],label='$Equilibrium line$')\n",
+ "a2=plot(Data_minSlope[:,0],Data_minSlope[:,1],label='$Minimum Flow Rate Line$')\n",
+ "a3=plot((3.75,3.75),(0,2.45),'--')\n",
+ "a4=plot((0,3.75),(2.45,2.45),'r--')\n",
+ "legend(loc='upper left')\n",
+ "xlabel(\"$Xa*100, kg NO2/kg gel$\") \n",
+ "ylabel(\"$Ya*100, kh NO2/kg air$\") \n",
+ "title('X-Y diagram for the adsorber')\n",
+ "annotate(\"X1(max)\", xy=(3.75, 2.45), xytext=(4,2.5),\n",
+ " arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01),\n",
+ " )\n",
+ "show(a1)\n",
+ "show(a2)\n",
+ "show(a3)\n",
+ "show(a4)\n",
+ "print\"Mass flow rate of the and the composition of the gel leaving the absorber are\",round(Ls,3),\"kg gel/s and\",round(X1,4),\"kg No2/kg gel\""
+ ],
+ "language": "python",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "ename": "RuntimeError",
+ "evalue": "maximum recursion depth exceeded",
+ "output_type": "pyerr",
+ "traceback": [
+ "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m\n\u001b[1;31mRuntimeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)",
+ "\u001b[1;32m<ipython-input-16-70251d65fa16>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m 45\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 46\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 47\u001b[1;33m \u001b[0ma1\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mData_eqm\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m0\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mData_eqm\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mlabel\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;34m'$Equilibrium line$'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m 48\u001b[0m \u001b[0ma2\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mData_minSlope\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m0\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mData_minSlope\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mlabel\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;34m'$Minimum Flow Rate Line$'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 49\u001b[0m \u001b[0ma3\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;36m3.75\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m3.75\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;36m0\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m2.45\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;34m'--'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+ "\u001b[1;32mC:\\Users\\Deepak\\Anaconda\\lib\\site-packages\\matplotlib\\pyplot.pyc\u001b[0m in \u001b[0;36mplot\u001b[1;34m(*args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m 2985\u001b[0m \u001b[0max\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mhold\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mhold\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 2986\u001b[0m \u001b[1;32mtry\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m-> 2987\u001b[1;33m \u001b[0mret\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0max\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m*\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;33m**\u001b[0m\u001b[0mkwargs\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m 2988\u001b[0m \u001b[0mdraw_if_interactive\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 2989\u001b[0m \u001b[1;32mfinally\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
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+ "\t# From Example 3.8\n",
+ "Y1 = 0.0242 \t\t\t\t\t# [kg NO2/kg air]\n",
+ "Y2 = 0.0036 \t\t\t\t\t# [kg NO2/kg air]\n",
+ "Vs = 0.488 \t\t\t\t\t# [kg air/s]\n",
+ "M1 = 46 \t\t\t\t\t# [gram/mole]\n",
+ "M2 = 29 \t\t\t\t\t# [gram/mole]\n",
+ "\t# However here\n",
+ "import math \n",
+ "from pylab import *\n",
+ "from numpy import *\n",
+ "X1 = 0 \n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "#Calculations\n",
+ "\n",
+ "\t# Data_eqm1 = [P1 m] (where 'P1' is Partial pressure of NO2 in mm of Hg, 'm' is solid \tconcentration in kg NO2/kg gel)\n",
+ "Data_eqm1 =matrix([[0,0],[2,0.4],[4,0.9],[6,1.65],[8,2.60],[10,3.65],[12,4.85]]) \n",
+ "\n",
+ "\t# The equilibrium data are converted to mass ratios as follows:\n",
+ "\t# Yi = P1/(760-P1)*46/29 (kg NO2/kg air) Xi = m/100 (kg NO2/kg gel)\n",
+ "\t# Equilibrium data\n",
+ "\t# Data_eqm = [Xi*100 Yi*100]\n",
+ "\n",
+ "Data_eqm=matrix([[0,0],[0.4,0.4185242],[0.9,0.8392629],[1.65,1.2622336],[2.6,1.6874541],[3.65,2.1149425],[4.85,2.5447169]]) \n",
+ "\t# From the intersection of the minimum operating line and equilibrium curve\n",
+ "X2_max = 0.0034 \t\t\t\t# [kg NO2/kg gel]\n",
+ "S = (Y1-Y2)/(X1-X2_max) \t\t\t# [kg gel/kg air]\n",
+ "Ls_min = -S*Vs \t\t\t\t# [kg/s]\n",
+ "\n",
+ "Ls = 2*Ls_min \t\t\t\t\t# [kg/s]\n",
+ "Data_minSlope =matrix([[X1,Y1],[X2_max,Y2]])*100 \n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "#Result\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "a1=plot(Data_eqm[:,0],Data_eqm[:,1],label='$Equilibrium line $')\n",
+ "a2=plot(Data_minSlope[:,0],Data_minSlope[:,1],label='$Minimum Flow Rate Line$') \n",
+ "legend(loc='upper right') \n",
+ "xlabel(\"Xa*100, kg NO2/kg gel\") \n",
+ "ylabel(\"Ya*100, kh NO2/kg air\") \n",
+ "title('X-Y diagram for the cocurrent adsorber')\n",
+ "annotate(\"M\", xy=(0.34,0.36), xytext=(0.34,0.36)\n",
+ " )\n",
+ "annotate(\"X2(max)\", xy=(0.34,0.0), xytext=(0.34,0.01)\n",
+ " )\n",
+ "show(a1)\n",
+ "show(a2)\n",
+ "print\"The mass velocity of the silica gel required for cocurrent operation is\",round(Ls,2),\"kg/s which is 11 times that required for countercurrent operation\""
+ ],
+ "language": "python",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "ename": "RuntimeError",
+ "evalue": "maximum recursion depth exceeded",
+ "output_type": "pyerr",
+ "traceback": [
+ "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m\n\u001b[1;31mRuntimeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)",
+ "\u001b[1;32m<ipython-input-19-36b23778705a>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m 37\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 38\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 39\u001b[1;33m \u001b[0ma1\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mData_eqm\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m0\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mData_eqm\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mlabel\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;34m'$Equilibrium line $'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m 40\u001b[0m \u001b[0ma2\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mData_minSlope\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m0\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mData_minSlope\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mlabel\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;34m'$Minimum Flow Rate Line$'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 41\u001b[0m \u001b[0mlegend\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mloc\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;34m'upper right'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+ "\u001b[1;32mC:\\Users\\Deepak\\Anaconda\\lib\\site-packages\\matplotlib\\pyplot.pyc\u001b[0m in \u001b[0;36mplot\u001b[1;34m(*args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m 2985\u001b[0m \u001b[0max\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mhold\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mhold\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 2986\u001b[0m \u001b[1;32mtry\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m-> 2987\u001b[1;33m \u001b[0mret\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0max\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m*\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;33m**\u001b[0m\u001b[0mkwargs\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m 2988\u001b[0m \u001b[0mdraw_if_interactive\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 2989\u001b[0m \u001b[1;32mfinally\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+ "\u001b[1;32mC:\\Users\\Deepak\\Anaconda\\lib\\site-packages\\matplotlib\\axes.pyc\u001b[0m in \u001b[0;36mplot\u001b[1;34m(self, *args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m 4135\u001b[0m \u001b[0mlines\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 4136\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m-> 4137\u001b[1;33m \u001b[1;32mfor\u001b[0m \u001b[0mline\u001b[0m \u001b[1;32min\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_get_lines\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m*\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;33m**\u001b[0m\u001b[0mkwargs\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m 4138\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0madd_line\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mline\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 4139\u001b[0m \u001b[0mlines\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mappend\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mline\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+ "\u001b[1;32mC:\\Users\\Deepak\\Anaconda\\lib\\site-packages\\matplotlib\\axes.pyc\u001b[0m in \u001b[0;36m_grab_next_args\u001b[1;34m(self, *args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m 315\u001b[0m \u001b[1;32mreturn\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 316\u001b[0m \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mlen\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mremaining\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m \u001b[1;33m<=\u001b[0m \u001b[1;36m3\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 317\u001b[1;33m \u001b[1;32mfor\u001b[0m \u001b[0mseg\u001b[0m \u001b[1;32min\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_plot_args\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mremaining\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mkwargs\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m 318\u001b[0m \u001b[1;32myield\u001b[0m \u001b[0mseg\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 319\u001b[0m \u001b[1;32mreturn\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
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+ "Example 3.10,Page number:199"
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+ "#Variable declaration\n",
+ "# From Example 3.7\n",
+ "X2a = 0.05 \n",
+ "X0 = X2a \t\t\t\t# [kmole benzene/kmole oil]\n",
+ "Y2a = 0.012 \n",
+ "Y1 = Y2a \t\t\t\t# [kmole benzene/kmole dry gas]\n",
+ "X1a = 0.480 \n",
+ "Xn = X1a \t\t\t\t# [kmole benzene/kmole oil]\n",
+ "Y1a = 0.080 \n",
+ "Yn1 = Y1a \t\t\t\t# [kmole benzene/kmole dry gas]\n",
+ "\t# Ideal stages for absorber section\n",
+ "\n",
+ "m = 0.097 \t\t\t\t# [mole of oil/mole of dry gas]\n",
+ "Lsa = 0.006 \t\t\t\t# [kmole/s]\n",
+ "Vsa = 0.038 \t\t\t\t# [kmole/s]\n",
+ "\n",
+ "#Calculations\n",
+ "\n",
+ "A = Lsa/(m*Vsa) \t\t\t# [Absorption factor]\n",
+ "import math\n",
+ "\t# From equation 3.54 by Kremser equation\n",
+ "Nk = math.log((((Yn1-m*X0)*(1-1/A))/(Y1-m*X0))+1/A)/(math.log(A)) \n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\t# Ideal stages from graph \n",
+ "\t# Stair case construction is being made between equilibrium curve and operating line from \tpiont X2a,Y2a to X1a,Y1a\n",
+ "\t# A more precise estimate of stages\n",
+ "\t# From figure 3.25 or from graph made for absorber in Example 3.7\n",
+ "Xa = 0.283 \n",
+ "Xb = 0.480 \n",
+ "Xc = 0.530 \n",
+ "Na = 3+(Xb-Xa)/(Xc-Xa)\n",
+ "print\"ABSORBER\"\n",
+ "print\"The number of ideal stages from graph in the absorber is\",round(Na,1)\n",
+ "print\"Number of ideal stages from Kremser equation in the absorber is\",round(Nk,2)\n",
+ "\t# Ideal satges for stripping section\n",
+ "X2s = 0.480 \n",
+ "X0 = X2s \t\t\t\t# [kmol benzene/kmol oil]\n",
+ "Y2s = 0.784 \n",
+ "Y1 = Y2s \t\t\t\t# [kmol benzene/kmol steam]\n",
+ "X1s = 0.05 \n",
+ "Xn = X1s \t\t\t\t# [kmol benzene/kmol oil]\n",
+ "Y1s = 0 \n",
+ "Yn1 = Y1s \t\t\t\t# [kmol benzene/kmol steam]\n",
+ "\n",
+ "\t# Similarly here also stair case construction is being made between equilibrium curve and \toperating line from piont X0,Y1 to Xn,Yn1\n",
+ "\t# A more precise estimate of stages\n",
+ "\t# From figure 3.26 or from graph made for stripping section in Example 3.7\n",
+ "Ns = 5+(0.070-0.050)/(0.070-0.028) \n",
+ "\n",
+ "#Result\n",
+ "print\"STRIPPER\"\n",
+ "print\"The number of ideal stages from graph in the stripping section is\",round(Ns,1)"
+ ],
+ "language": "python",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "output_type": "stream",
+ "stream": "stdout",
+ "text": [
+ "ABSORBER\n",
+ "The number of ideal stages from graph in the absorber is 3.8\n",
+ "Number of ideal stages from Kremser equation in the absorber is 3.16\n",
+ "STRIPPER\n",
+ "The number of ideal stages from graph in the stripping section is 5.5\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "prompt_number": 20
+ }
+ ],
+ "metadata": {}
+ }
+ ]
+}
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