Computational modelling of industrial pulp stock chests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agitated pulp stock chests are the most widely used mixers in pulp and paper manufacture. Stock chests are used for a number of purposes, including attenuation of high‐frequency disturbances in pulp properties (such as mixture composition, fibre mass concentration, and suspension freeness) and are designed using semi‐empirical rules based largely on previous experience. Tests made on both laboratory and industrial‐scale pulp chests indicate that they are subject to non‐ideal flows, including channelling and creation of dead zones. In the present work, a commercial computational fluid dynamic (CFD) software (Fluent) is used to model two industrial pulp stock chests. The first chest is rectangular, agitated using a single side‐entering impeller, and feeds a mixture of chemical pulps at 3.5% mass concentration ( C m ) to a papermachine. The second chest has rectangular geometry, with a mid‐feather wall used to direct suspension flow through a U‐shaped trajectory past four side‐entering impellers. This chest is used to remove latency from a C m = 3.5% thermomechanical pulp suspension ahead of stock screening. For CFD computations, pulp rheology was described using a modified Hershel–Buckley model. Steady‐state simulations were made corresponding to process conditions during mill tests. The calculated steady‐state flows were then used to determine the dynamic response of the virtual chests and then compared with experimental measurements and found to agree reasonably well. The computed flow fields provided insight into mixing processes occurring within the chests, showing cavern formation around the impellers (which reduced the agitated volume available for mixing). Mass‐less particle tracking, using the steady‐state flow field, gave insight into the stagnant regions and bypassing zones created in the vessels. This paper discusses difficulties encountered in characterising the mixing (both experimentally and computationally) and the limitations of the industrial data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».