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Enregistrement W1919353046 · doi:10.1002/cjce.22282

Effect of orifice size and bond number on bubble formation characteristics: A CFD study

2015· article· en· W1919353046 sur OpenAlexvenueno aff
Md. Tariqul Islam, P. Ganesan, J.N. Sahu, Shanti C. Sandaran

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleBody orificeMechanicsLiquid bubbleVolume of fluid methodComputational fluid dynamicsMaterials scienceVolume (thermodynamics)PinchChemistryPhysicsThermodynamicsMechanical engineeringFlow (mathematics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The volume of fluid with the continuum surface force (VOF‐CSF) model has been used in the present numerical study to investigate bubble formation and shapes in a bubble column. The effects of orifice sizes ranging from 0.5–1.5 mm on the bubble formation stages (i.e., expansion, elongation, and pinch‐off), bubble contact angle, departure diameter, time, and shape of bubble are investigated under a constant inlet velocity (0.2 m/s) boundary condition (BC). It is found that the initial formation of a bubble is dependent on the orifice diameter. Consequently, the formation of the bubble's hemispherical shape at the orifice is faster for a smaller orifice diameter than for a larger orifice diameter which forms a bigger bubble. A leading bubble requires a longer time to detach itself from an orifice in comparison to the next bubble (the second bubble), but interestingly the third bubble detaches much faster than the second. This model was also used to investigate the effect of the Bond number (Bo σ ). An increase of the Bond number (Bo σ ) from 0.047 to 0.16 speeds up the bubble pinch‐off, but a further increase in the Bo σ (e.g. 0.17–0.47) slows it down. Based on the simulated cases used in this study, the findings demonstrate the capacity and accuracy of the CFD method in predicting bubble formation characteristics. The findings may be useful in the design of spargers for bubble column reactors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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