Two-Equation Turbulence Modeling for Impeller Stirred Tanks
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the predictive performance of six different two-equation turbulence models on the flow in an unbaffled stirred tank has been investigated. These models include the low Reynolds number k-ε model of Rodi, W., and Mansour, N. N., “Low Reynolds Number k-ε Modeling With the Aid of Direct Simulation Data,” J. Fluid Mech., Vol. 250, pp. 509–529, the high and low Reynolds number k-ω models of Wilson, D. C., 1993, Turbulence Modeling for CFD, DCW Industries, La Canada, CA., the RNG k-ε model, and modified k-ω and k-ε models which incorporate a correction for streamline curvature and swirl. Model results are compared with experimental laser Doppler velocimetry (LDV) data for the turbulent velocity field in an unbaffled tank with a single paddle impeller. An overall qualitative agreement has been found between the experimental and numerical results with poor predictions observed in some parts of the tank. Discrepancies in model predictions are observed in the anisotropic regions of the flow such as near the impeller shaft and in the impeller discharge region where the model overpredicts the radial velocity component. These results are discussed and a strategy for improving two-equation models for application to impeller stirred tanks is proposed.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».