Shell and tube heat exchangers (STHEs) are the most common type of heat exchanger in preheat trains (PHT) of oil refineries and in chemical process plants. Most commercial design software tools for STHE assume uniform distribution over all tubes of a tube bundle. This leads to various challenges in the operation of the affected devices. Flow maldistribution reduces heat duty of STHE in many applications and supports fouling buildup in fluids that tend to particle, bio, and crystallization fouling (Verein Deutscher Ingenieure, ed., 2010, Heat Atlas, 2nd ed., VDI-Buch., Springer-Verlag). In this article, a fluid mechanics study about tube side flow distribution of crude oil and related hydrocarbons in two-pass PHT heat exchangers is described. It is shown that the amount of flow maldistribution varies significantly between the different STHE designs. Therefore, a parameter study was conducted to investigate reasons for maldistribution. For instance, the nozzles diameter, type, and orientation were identified as crucial parameters. In consequence, simple design suggestions for reducing tube side flow maldistribution are proposed.

In dieser Arbeit wird die Entwicklung eines Gebäudeenergiemodells (BEM) und eines Schemas für die mittlere Strahlungstemperatur ($T_mrt$) vorgestellt, das in das Doppel-Canyon basierte städtische Bestandsschichtsschema (DCEP) integriert ist. Das erweiterte DCEP-BEM Modell zielt darauf ab, eine Verbindung zwischen anthropogener Wärme und dem Stadtklima herzustellen, indem Gebäude in Straßenschluchten einbezogen werden, um die Energieflüsse auf städtischen Oberflächen, die Auswirkungen der anthropogenen Wärme auf die Atmosphäre, die Innenraumlufttemperatur und die Abwärme von Klimaanlagen zu untersuchen. Das DCEP-BEM wird mit dem mesoskaligen Klimamodell COSMO-CLM (COnsortium for Small-scale MOdelling in CLimate Mode, im Folgenden CCLM) gekoppelt und zur Simulation des Winters und Sommers 2018 in Berlin. Die Auswertung der Wintersimulationen zeigt, dass CCLM/DCEP-BEM den mittleren Tagesverlauf der gemessenen turbulenten Wärmeströme gut reproduziert und die simulierte 2-m-Lufttemperatur und den städtischen Wärmeinseleffekt (UHI) verbessert. Im Sommer bildet das CCLM/DCEP-BEM die Innenraumlufttemperatur richtig ab und verbessert die Ergebnisse für die 2-m-Lufttemperatur und die UHI leicht. Außerdem wird das CCLM/DCEP-BEM angewendet, um die Abwärmeemissionen von Klimaanlagen im Sommer zu untersuchen. Die Abwärmeemissionen der Klimaanlagen erhöhen die Lufttemperatur in Oberflächennähe erheblich. Der Anstieg ist in der Nacht und in hochurbanisierten Gebieten stärker ausgeprägt. Es werden zwei Standorte für die AC-Außengeräte betrachtet: entweder an der Wand eines Gebäudes (VerAC) oder auf dem Dach eines Gebäudes (HorAC). Die Auswirkung von HorAC ist im Vergleich zu VerAC insgesamt geringer, was darauf hindeutet, dass HorAC einen kleineren Einfluss auf die oberflächennahe Lufttemperatur und den UHI hat. Ein Schema für $T_mrt$ wird für das CCLM/DCEP-BEM entwickelt und umfassend validiert. Es wird gezeigt, dass dieses Schema eine zuverlässige Darstellung von $T_mrt$ bietet. / This work presents the development of a building energy model (BEM) and a mean radiant temperature ($T_mrt$) scheme integrated in the urban canopy scheme Double Canyon Effect Parametrization (DCEP). The extended DCEP-BEM model aims to establish a link between anthropogenic heat emissions and urban climate by including the interior of buildings in urban street canyons to investigate the energy fluxes on urban surfaces, the effects of anthropogenic heat on the atmosphere, the evolution of indoor air temperature, and waste heat from air conditioning (AC) systems. DCEP-BEM is coupled with the mesoscale climate model COSMO-CLM (COnsortium for Small-scale MOdelling in CLimate Mode, hereafter CCLM) and applied to simulate the winter and summer 2018 of Berlin. The evaluation for winter simulations indicates that CCLM/DCEP-BEM reproduces well the average diurnal characteristics of the measured turbulent heat fluxes and considerably improves the simulated 2-m air temperature and urban heat island (UHI). In summer, CCLM/DCEP-BEM accurately reproduces the indoor air temperature, and slightly improves the performance of the 2-m air temperature and the UHI effect. Furthermore, CCLM/DCEP-BEM is applied to explore the waste heat emissions from AC systems in summer. AC waste heat emissions considerably increase the near-surface sensible heat flux and air temperature. The increase is more pronounced during the night and in highly urbanised areas. Two locations for the AC outdoor units are considered: either on the wall of a building (VerAC) or on the rooftop of a building (HorAC). The effect of HorAC is overall smaller compared to VerAC, indicating that HorAC has a smaller impact on the near-surface air temperature and the UHI effect. A $T_mrt$ scheme is developed for CCLM/DCEP-BEM and extensively evaluated. It is shown that this scheme provides a reliable representation of $T_mrt$.

Warum verwenden wir Wörter, die mit physikalischer Temperatur zu tun haben, zur Beschreibung zwischenmenschlicher Phänomene (wie zum Beispiel “eine warmherzige Person” oder “jemandem die kalte Schulter zeigen”)? Jüngere Forschung im Bereich Embodied Cognition hat in aktuellen Publikationen eine Antwort auf diese Frage geliefert: Das Erleben von physikalischer Wärme wird unbewusst mit Gefühlen interpersonaler Wärme assoziiert; physikalische Kälte hingegen wird mit Gefühlen von interpersonaler Kälte und Einsamkeit verbunden. In diesem Zusammenhang konnten beispielsweise Williams und Bargh (2008) zeigen, dass bereits das kurzzeitige Halten einer Tasse mit heißem Kaffe (verglichen mit einer Tasse Eiskaffee) dazu führt, dass die Persönlichkeit einer Zielperson als wärmer (d.h. großzügiger und fürsorglicher) eingeschätzt wird. Diese unbewusste Assoziation hat weitreichende Konsequenzen für das Urteilen und Handeln von Menschen. Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab zu klären, ob und wie Temperatur menschliches Urteilen und Verhalten in verschiedenen Kontexten beeinflusst. Desweiteren sollen zugrundeliegende Prozesse (Mediatoren) sowie weitere Rahmenbedingungen (Moderatoren) untersucht werden. Insgesamt wurden drei Versuchsreihen in drei angewandten Kontexten durchgeführt (Rechtsprechung, Verkauf und Dienstleistungen). Diese Bereiche stehen exemplarisch für eine große Anzahl von Situationen, in denen Temperatur das Urteilen und Handeln von Menschen beeinflussen kann (insbesondere alle Situationen, in denen Menschen sich gegenseitig wahrnehmen und miteinander interagieren). Zur Manipulation von Temperatur wurden verschiedene Methoden angewandt. Dies umfasste sowohl semantische Temperaturprimings als auch die systematische Variation der Raumtemperatur. Dabei wurde die Raumtemperatur unter Berücksichtigung bauphysikalischer Gesichtspunkte erfasst und innerhalb einer Komfortzone manipuliert. Die Ergebnisse aus allen Experimenten der vorliegenden Forschungsarbeit zeigen, dass Temperatur das Urteilen und Handeln von Menschen entscheidend beeinflussen kann. Ergebnisse aus dem ersten Laborexperiment (Kontext Rechtsprechung) legen nahe, dass die Beurteilung von Verbrechern signifikant von der Raumtemperatur, die innerhalb einer Komfortzone manipuliert wurde, beeinflusst wird: In einem kühlen Raum wurden Verbrecher als kaltblütiger eingeschätzt, während sie in einem warmen Raum als hitzköpfiger eingestuft wurden. In diesem Zusammenhang schrieben die Teilnehmer bei niedriger Raumtemperatur Verbrechern mit einer höheren Wahrscheinlichkeit Kalkülverbrechen, mehr Morde und schwerere Verbrechen, die mit längeren Gefängnisstrafen verbunden sind, zu (verglichen mit Teilnehmern bei mittlerer und hoher Raumtemperatur). Bei hoher Raumtemperatur hingegen hielten es die Teilnehmehmenden für wahrscheinlicher, dass die Verbrecher ein Affektverbrechen begangen haben (verglichen mit den anderen beiden Bedingungen). Diese Ergebnisse zeigen, dass Temperatur attributionale Prozesse beeinflusst. In der zweiten Versuchsreihe (Kontext Verkauf) gaben die Teilnehmer bei niedriger Raumtemperatur positivere Konsumentenurteile gegenüber Produkten und Verkaufspersonal ab (im Vergleich zu Teilnehmenden bei mittlerer und hoher Raumtemperatur). Zudem zeigten sie positivere Verhaltenstendenzen gegenüber Produkten und Verkäufer/innen (z.B. eine höhere Kaufwahrscheinlichkeit und eine höhere Bereitschaft, mit Verkaufspersonal ein Beratungsgespräch zu beginnen). Überdies steigerte in einer weiteren Studie ein semantisches Kältepriming den Drang der Teilnehmer, umgehend einen Einkauf zu tätigen (verglichen mit einem Priming von Wärme und einer Kontrollbedingung). In der dritten Versuchsreihe (Kontext Dienstleistungen) zeigten Personen in einem umfassenden Dienstleistungsszenario bei niedrigen Raumtemperaturen (im Vergleich zu hohen Temperaturen) eine höhere Kundenorientierung – sowohl in kritischen Service-Szenarien als auch in einem Selbstberichtsmaß. Zudem vergaben sie Kunden signfikant höhere Rabatte. Dieser Effekt wurde auch in einer Stichprobe mit erfahrenen Dienstleistern bestätigt, die nach einem semantischen Temperaturpriming eine höhere Kundenorientierung in der Kaltbedingung (im Vergleich zur Warm- und Kontrollbedingung) angaben. Mithilfe dieses Experiments konnte zudem aufgezeigt werden, dass die gefundenen Effekte unabhängig von menschlicher Routine, Erfahrung und individuellem Wissensstand stattfinden. Die vorliegende Forschungsarbeit konnte als erste in der Embodied Cognition-Forschung einen Mediationseffekt zwischen Temperatur und Verhaltensvariablen (im Kontext von Konsumentenverhalten) nachweisen. Niedrige Temperaturen führen demnach zu einem erhöhten Anschlussmotiv. Dies wirkt sich wiederum auf das Verhalten von Konsumenten aus (z.B. durch eine höhere Bereitschaft, mit einem/r Verkäufer/in in Interaktion zu treten oder etwas zu kaufen.) Zudem zeigt die vorliegende Arbeit als Erste in diesem Forschungszweig einen Moderationseffekt: In der dritten Versuchsreihe konnte in einer Moderationsanalyse bestätigt werden, dass die Verträglichkeit der Teilnehmenden den Einfluss von Temperatur auf die Gewährung von Kundenrabatten moderierte. Auf diese Weise liefert die Arbeit nicht nur in verschiedenen Kontexten Erkenntnisse über die Tragweite von Temperatureffekten auf menschliches Urteilen und Handeln – sie gewährt auch wertvolle Einblicke in die zugrundeliegenden Faktoren und Rahmenbedingungen von Temperatureffekten. Abschließend werden die Ergebnisse vor dem Hintergrund theoretischer und praktischer Gesichtspunkte diskutiert sowie künftige Forschungsthemen abgeleitet.:I. Introduction 1. The Effects of Temperature on Judgment and Behavior 1.1 Temperature Research Over the Past Decades 1.2 Temperature and Embodied Cognition 1.3 Need for Research 2. Aims of the Thesis 3. Theses and Outline of Own Research 3.1 Theses of the Present Research 3.2 Thesis 1: Effects of Comfortable Temperatures on Human Judgment 3.3 Thesis 2: Underlying Mechanisms and an Alternative Method of Manipulation 3.4 Thesis 3: Boundary Conditions and Temperature Effects on Professionals II. Research of the Present Thesis 1. Manuscript I: Hot-headed or Cold-blooded? The Effects of Comfortable Temperatures on Human Judgment 2. Manuscript II: To Buy or Not to Buy? The Underlying Mechanisms and Alternative Manipulations of Temperature Effects 3. Manuscript III: Best Served Cold? Boundary Conditions and Temperature Effects on Professionals III. Overall Summary and Conclusions 1. Summary of Overall Results 2. Suggestions for Future Research 3. Implications for the Applied Context References Appendix A Appendix B Appendix C Eidesstattliche Erklärung Curriculum Vitae Publikationen

The design and optimization of entrained flow gasifiers is conducted more and more via computational fluid dynamics (CFD). A detailed resolution of single coal particles within such simulations is nowadays not possible due to computational limitations. Therefore the coal particle conversion is often represented by simple 0-D models. For an optimization of such 0-D models a precise understanding of the physical processes at the boundary layer and within the particle is necessary. In real gasifiers the particles experience Reynolds numbers up to 10000. However in the literature the conversion of coal particles is mainly regarded under quiescent conditions. Therefore an analysis of the conversion of single particles is needed. Thereto the computational fluid dynamics can be used. For the detailed analysis of single reacting particles under flow conditions a CFD model is presented. Practice-oriented parameters as well as features of the CFD model result from CFD simulations of a Siemens 200MWentrained flow gasifier. The CFD model is validated against an analytical model as well as two experimental data-sets taken from the literature. In all cases good agreement between the CFD and the analytics/experiments is shown. The numerical model is used to study single moving solid particles under combustion conditions. The analyzed parameters are namely the Reynolds number, the ambient temperature, the particle size, the operating pressure, the particle shape, the coal type and the composition of the gas. It is shown that for a wide range of the analyzed parameter range no complete flame exists around moving particles. This is in contrast to observations made by other authors for particles in quiescent atmospheres. For high operating pressures, low Reynolds numbers, large particle diameters and high ambient temperatures a flame exists in the wake of the particle. The impact of such a flame on the conversion of the particle is low. For high steam concentrations in the gas a flame appears, which interacts with the particle and influences its conversion. Furthermore the impact of the Stefan-flow on the boundary layer of the particle is studied. It is demonstrated that the Stefan-flow can reduce the drag coefficient and the Nusselt number for several orders of magnitude. On basis of the CFD results two new correlations are presented for the drag coefficient and the Nusselt number. The comparison between the correlations and the CFD shows a significant improvement of the new correlations in comparison to archived correlations. The CFD-model is further used to study moving single porous particles under gasifying conditions. Therefore a 2-D axis-symmetric system of non-touching tori as well as a complex 3-D geometry based on the an inverted settlement of monodisperse spheres is utilized. With these geometries the influence of the Reynolds number, the ambient temperature, the porosity, the intrinsic surface and the size of the radiating surface is analyzed. The studies show, that the influence of the flow on the particle conversion is moderate. In particular the impact of the flow on the intrinsic transport and conversion processes is mainly negligible. The size of the radiating surface has a similar impact on the conversion as the flow in the regarded parameter range. On basis of the CFD calculations two 0-D models for the combustion and gasification of moving particles are presented. These models can reproduce the results predicted by the CFD sufficiently for a wide parameter range.

The design and optimization of entrained flow gasifiers is conducted more and more via computational fluid dynamics (CFD). A detailed resolution of single coal particles within such simulations is nowadays not possible due to computational limitations. Therefore the coal particle conversion is often represented by simple 0-D models. For an optimization of such 0-D models a precise understanding of the physical processes at the boundary layer and within the particle is necessary. In real gasifiers the particles experience Reynolds numbers up to 10000. However in the literature the conversion of coal particles is mainly regarded under quiescent conditions. Therefore an analysis of the conversion of single particles is needed. Thereto the computational fluid dynamics can be used. For the detailed analysis of single reacting particles under flow conditions a CFD model is presented. Practice-oriented parameters as well as features of the CFD model result from CFD simulations of a Siemens 200MWentrained flow gasifier. The CFD model is validated against an analytical model as well as two experimental data-sets taken from the literature. In all cases good agreement between the CFD and the analytics/experiments is shown. The numerical model is used to study single moving solid particles under combustion conditions. The analyzed parameters are namely the Reynolds number, the ambient temperature, the particle size, the operating pressure, the particle shape, the coal type and the composition of the gas. It is shown that for a wide range of the analyzed parameter range no complete flame exists around moving particles. This is in contrast to observations made by other authors for particles in quiescent atmospheres. For high operating pressures, low Reynolds numbers, large particle diameters and high ambient temperatures a flame exists in the wake of the particle. The impact of such a flame on the conversion of the particle is low. For high steam concentrations in the gas a flame appears, which interacts with the particle and influences its conversion. Furthermore the impact of the Stefan-flow on the boundary layer of the particle is studied. It is demonstrated that the Stefan-flow can reduce the drag coefficient and the Nusselt number for several orders of magnitude. On basis of the CFD results two new correlations are presented for the drag coefficient and the Nusselt number. The comparison between the correlations and the CFD shows a significant improvement of the new correlations in comparison to archived correlations. The CFD-model is further used to study moving single porous particles under gasifying conditions. Therefore a 2-D axis-symmetric system of non-touching tori as well as a complex 3-D geometry based on the an inverted settlement of monodisperse spheres is utilized. With these geometries the influence of the Reynolds number, the ambient temperature, the porosity, the intrinsic surface and the size of the radiating surface is analyzed. The studies show, that the influence of the flow on the particle conversion is moderate. In particular the impact of the flow on the intrinsic transport and conversion processes is mainly negligible. The size of the radiating surface has a similar impact on the conversion as the flow in the regarded parameter range. On basis of the CFD calculations two 0-D models for the combustion and gasification of moving particles are presented. These models can reproduce the results predicted by the CFD sufficiently for a wide parameter range.:List of Figures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IX List of Tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .XIII Nomenclature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XV Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XIX 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 1.1 State of the Art in Carbon Conversion Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.1 Combustion of Solid Particles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.2 Gasification of Porous Particles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2 Classification of the Present Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7 1.3 Overview of the Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7 2 Basic Theory and Model Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.1 Geometry and Length Scales of Coal Particles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9 2.2 Conditions in a Siemens Like 200 MW Entrained Flow Gasifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.1 Velocity Field . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12 2.2.2 Temperature Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.2.3 Particle Volume Fraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19 2.3 Time Scales of the Physical Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4 Basic Assumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21 2.5 Conservation Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.6 Gas Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .26 2.7 Boundary Conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.8 Numerics and Solution Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30 2.9 Mesh and Domain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .31 3 CFD-based Oxidation Modeling of a Non-Porous Carbon Particle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .37 3.1 Chemical Reaction System for Combustion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .37 3.1.1 Heterogeneous Reactions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .37 3.1.2 Homogeneous Reactions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .40 3.1.3 Comparison of the Semi-Global vs. Reduced Reaction Mechanisms for the Gas Phase . .41 3.2 Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43 3.2.1 Validation Against an Analytical Solution of the Two-Film Model . . . . . . . . . . . . . . . . . .43 3.2.2 Validation Against Experiments I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.2.3 Validation Against Experiments II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .49 3.3 Influence of Ambient Temperature and Reynolds Number . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .51 3.4 Influence of Heterogeneous Kinetics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.5 Influence of Atmosphere . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .61 3.6 Influence of Operating Pressure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .66 3.7 Influence of Particle Diameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .70 3.8 The influence of Particle Shape . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.9 Impact of Stefan Flow on the Boundary Layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 3.9.1 Impact of Stefan Flow on the Drag Coefficient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .83 3.9.2 Impact of Stefan Flow on the Nusselt and Sherwood Number . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .85 3.10 Single-Film Sub-Model vs. CFD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.11 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4 CFD-based Numerical Modeling of Partial Oxidation of a Porous Carbon Particle . . . . . . . . . .99 4.1 Chemical Reaction System for Gasification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.1.1 Heterogeneous Chemistry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .100 4.1.2 Homogeneous Chemistry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.2 Two-Dimensional Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 4.2.1 Geometry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 4.2.2 Influence of Reynolds Number and Ambient Temperature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .109 4.2.3 Influence of Porosity and Internal Surface . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 4.3 Comparative Three-Dimensional Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 4.3.1 Geometry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .126 4.3.2 Results of the 3-D Calculations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 4.4 Extended Sub-Model for Gasification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .133 4.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .138 5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . .141 5.1 Summary of This Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .141 5.2 Recommendations for Future Works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .145 6 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 6.1 Appendix I: Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 6.2 Appendix II: Two-Film Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 6.3 Appendix III: Sub-Model for the Combustion of Solid Particles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 6.4 Appendix IV: Sub-Model for the Gasification of Porous Particles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161

Reservoir simulation is a powerful tool to model fluid flow within oil and gas reservoirs and predict their behaviour. This dissertation is devoted primarily to model some thermal enhanced oil recovery (TEOR) methods. Two software were used for this purpose and namely; Comsol Multiphysics® and CMG® (Computer Modelling Group). The dissertation can be classified into three parts and all of them are standalone that discuss different topics within TEOR. The work starts with reviewing enhanced oil recovery (EOR) methods with concentration on thermal methods (TEOR) for heavy oil and bitumen. Basics of mathematical modelling of single, two-phase, and three-phase flow in porous media that is the base of all commercial and scientific reservoir simulation software are reviewed. Formulations of the set of representative PDEs are reviewed and other formulations are suggested and applied directly in subsequent sections in Comsol Multiphysics®. Part-1: The application of finite element method (FEM) in reservoir simulation has been discussed and evaluated using Comsol Multiphysics package which is based on Galerkin approach. In the demonstrated problems, the mathematical model is solved using mathematics module in Comsol Multiphysics. Energy equation in 1D, Buckley-Leverett benchmark, two-phase flow model on ¼ inverted 5-spot scheme in 3D, and SAGD process PDE model are all solved and discussed. FEM using Comsol Multiphysics looks promising at moderate mobility ratios. Part-2: A comparison of water flooding with steam injection in heavy oil reservoirs as secondary stage is demonstrated and discussed. The whole modelling was achieved by CMG-STARS. A comparison of five different scenarios is shown. SPE4 comparative project data were used for this purpose. The results showed that steam can achieve more recovery in a short period of time with an ultimate recovery factor higher than cold recovery followed by steam flooding process. Part-3: A series of flooding and in-situ combustion experimental work that has been achieved in Kazan Federal University in cooperation with Institute of Drilling Engineering and Fluid Mining (IBF) is elaborated briefly and discussed. Four experiments with different core samples (consolidated and unconsolidated) were run between 05-2020 and 05-2021. The samples were taken from a Russian extra-heavy oilfield with initial viscosity around 600,000 cP. The results were evaluated and a numerical model was built using CMG-STARS. The numerical results were correlating the experimental results. Relative permeability data were history matched for flooding processes and this data was used for in-situ combustion model. Modelling of the reactions in in-situ combustion was a challenge to match the experimental results. The final results showed that steam injection was not the best recovery method for this oilfield and in-situ combustion was the best available technique with the highest recovery factor.