Transport Phenomena in Two-Phase Liquid-Liquid Micro-Reactors
Notice bibliographique
Résumé
Micro-reactors offer distinct advantages over batch reactors currently used within the pharmaceutical and fine chemical industries. Their high surface area-to-volume ratios allow for increased heat and mass transfer, which is important for controlling reaction selectivity. In addition, micro-reactors are compatible with continuous processing technology, circumventing the time delays inherent to batch systems. Rapid mixing of reactants within micro-reactors is, however, limited by the inherent difficulty of generating turbulence at reduced geometry scales. Several different passive mixing strategies have been proposed in order to produce eddy-based secondary flows and chaotic mixing. This study examines the effectiveness of these strategies by comparing the energy-density normalized heat and mass transfer coefficients for a selection of industrial micro-reactors. First single, then two-phase liquid-liquid experiments were conducted. Pressure drop measurements were obtained to calculate friction factors and to verify the presence of eddy-based secondary flows. A hot heat exchange fluid and temperature measurements were used to estimate the internal convective heat transfer coefficients within each structure. Volumetric mass transfer coefficients were also determined for the mutual extraction of partially miscible n-butanol and water. Semi-empirical correlations for the reactors’ friction factor and Nusselt number as well as a description of the overall mass transfer coefficient based on energy dissipation are presented.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».