Fines Deposition Dynamics in Packed-Bed Bubble Reactors
Notice bibliographique
Résumé
When liquid suspensions containing fine solids are treated in packed-bed bubble reactors, bed plugging develops and increases the resistance to two-phase flow. Accumulation of fines in the catalyst bed increases the reactor pressure gradient until eventually the unit must be shut down and the physical ly d eactivated catalyst replaced. Currently, physical models linking the two-phase flow to the space−time evolution of fines buildup are virtually nonexistent. An attempt has been made with this contribution to fill in this gap by developing a unidirectional dynamic multiphase flow model based on the volume-average equations of mass and momentum balance for the gas and suspension and the species balance for the fines. Coherent with experimental observations, the model hypothesizes that plugging develops through deep-bed filtration mechanisms. The model incorporates physical effects of porosity and effective specific surface area changes due to the fines capture by the collecting catalyst particles, inertial effects in the gas and suspension, and coupling effects between the filtration parameters and the interfacial momentum exchange force terms. For the rationalization of deep-bed filtration phenomena in packed-bed bubble reactors, parametric studies of the effects of liquid velocity and viscosity, gas density and velocity, fines concentration in the influent suspension, and fines diameter on the plugging dynamics are discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».