MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2012322585 · doi:10.2202/1542-6580.1106

Phase Mixing Modeling in Multiphase Reactors Containing Gas Bubble: a Review.

2004· article· en· W2012322585 sur OpenAlexaff
Sylvain Lefèbvre, Jamal Chaouki, Christophe Guy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemical Reactor Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCrystallization and Solubility Studies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMixing (physics)BubblePhase (matter)MechanicsDispersion (optics)Bubble column reactorMass transferMultiphase flowChemistryMaterials scienceThermodynamicsPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Chemical Reactor EngineeringMême sujetCrystallization and Solubility StudiesTravaux en français237 207