Phase Mixing Modeling in Multiphase Reactors Containing Gas Bubble: a Review.
Notice bibliographique
Résumé
Multiphase reactors are often used as petrochemical, biological and pharmaceutical reactors. Understanding the mixing mechanism responsible for phase mixing is necessary for modeling purposes. Phase mixing may considerably affect reactor performance. In the literature, each phase mixing was often described by the Axial Dispersion Model (ADM), without physical justification. Some authors doubted the validity of the ADM and that it could represent the mixing of the phases and instead proposed other models. Also, some authors studied the fundamental mechanism responsible for phase mixing. For conversion and selectivity prediction purposes, the use of more complex phenomenological phase mixing models is essential when the kinetics are rapid and the interfacial mass transfer is limited. Many literature reviews concerning multiphase reactors have been published. These reviews, however, discuss phase mixing modeling based on the ADM and do not deal with the other phase mixing models. The aim of this work is to review the literature on phase mixing modeling, based on a mechanistic approach, for three kinds of multiphase reactors: the bubble column (solid free), slurry bubble column (small/light particles) and three phase fluidized bed (large/heavy particles) reactors. The common feature of these reactors is the presence of gas bubbles, which considerably influence the phase hydrodynamic. Hence, a mixing model proposed for one of these reactors may be conceptually representative of the mixing of the two others.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».