Digital X-ray Imaging Technique to Study the Horizontal Injection of Gas-Liquid Jets into Fluidized Beds
Notice bibliographique
Résumé
Gas-liquid jets injected into fluidized beds of particles/catalyst find applications in many industrial processes. The effective distribution and mixing of the feed droplets with the entrained bed particles is vital in improving the process efficiency. The present study utilizes a sophisticated digital X-ray imaging system to study the internal flow structure of jets injected into fluidized beds. The system is equipped with an X-ray image intensifier (XRII) and optical detectors, which convert the transmitted X-ray photons into digital images of up to 60 frames s-1. The imaging technique provides useful information such as the jet expansion angle and the penetration distance. These are functional quantities in optimizing the performance of feed nozzles, and in modeling the jet-fluidized bed interactions.In this work, the horizontal injection of gas, gas-liquid, and liquid jets into fluidized beds is investigated. The results indicate that the jet expansion (half-angle) is considerably reduced for a gas-liquid jet (5-7 degrees) when compared to that of a gas jet (10-15 degrees). The gas-liquid jet also appears to penetrate more than a gas jet with the same momentum. When a liquid feed is introduced into a fluidized bed of particles, the particles may agglomerate if they are wet-enough to form liquid bridges. Improper feed distribution may be a direct contributor to enhanced agglomeration. In this regard, radio-opaque tracers mixed with the feed liquid are injected to track the formation and the movement of agglomerates. The tracer experiments show that the agglomerates are generated at the end of the jet region, close to its maximum penetration distance. A brief discussion on the modifications required to achieve improved contrast for the acquired images, and the effect of some important X-ray parameters are also included in the present study.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».