Modelling and simulation of trickle‐bed reactors using computational fluid dynamics: A state‐of‐the‐art review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Trickle‐bed reactors (TBRs), which accommodate the flow of gas and liquid phases through packed beds of catalysts, host a variety of gas–liquid–solid catalytic reactions, particularly in the petroleum/petrochemical industry. The multiphase flow hydrodynamics in TBRs are complex and directly affect the overall reactor performance in terms of reactant conversion and product yield and selectivity. Non‐ideal flow behaviours, such as flow maldistribution, channelling or partial catalyst wetting may significantly reduce the effectiveness of the reactor. However, conventional TBR modelling approaches cannot properly account for these non‐ideal behaviours owing to the complex coupling between fluid dynamics and chemical kinetics. Recent advances in the application of computational fluid dynamics (CFD) to three‐phase TBR systems have shown promise of achieving a deeper understanding of the interactions between multiphase fluid dynamics and chemical reactions. This study is intended to give a state‐of‐the‐art overview of the progress achieved in the field of CFD simulation of TBRs over the past two decades. The fundamental modelling framework of multiphase flow in TBRs, advances in important constitutive models, and the application of CFD models are discussed in detail. Directions for future research are suggested.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».