CFD modeling and simulation of clogging in packed beds with nonaqueous media
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When liquids containing low concentrations of fine solid impurities are treated in packed‐bed reactors, clogging develops and starts hampering the flow severely. This phenomenon, called deep‐bed filtration, constitutes serious concern over hydrotreating or hydrocracking of bituminous sands in packed‐bed reactors, in which such nonfilterable fines as native clay or incipient coke cause reactor dysfunction by clogging. A detailed k‐fluid Eulerian 2‐D transient computational‐fluid dynamic (CFD) model was formulated to describe the space‐time evolution of clogging patterns developing in deep‐bed filtration of the liquids. A local formulation of the macroscopic logarithmic filtration law is proposed, as well as a geometrical model for the effective specific surface area of momentum exchange. Both mono‐ and multiple‐layer deposition mechanisms were accounted for by including appropriate filter coefficient formulations. Transient, 2‐D axisymmetrical simulations were benchmarked using experimental results and observations of Narayan et al. (1997) of the carbon‐black contaminated kerosene flow through packed beds. Comparing the simulations and experiments showed that CFD is useful for the quantitative description of packed‐bed clogging.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».