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Enregistrement W2053724210 · doi:10.1021/ie901676d

Computational Fluid Dynamic Investigation of Change of Volumetric Flow in Fluidized-Bed Reactors

2010· article· en· W2053724210 sur OpenAlexaff
Tingwen Li, Andrés Mahecha‐Botero, John R. Grace

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluidizationFluidized bedFlow (mathematics)Computational fluid dynamicsFluid dynamicsMechanicsMaterials scienceTwo-fluid modelMultiphase flowVolume (thermodynamics)Volumetric flow rateThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The modeling and characterization of fluidized-bed reactors is challenging due to the variety of interrelated phenomena during the fluidization process. A key feature affecting gas−solid fluidized-bed reactors is the distribution of gas flow between phases. To address this flow distribution, conventional reactor modeling and computational fluid dynamics have been proposed in the literature. However, very little attention has been given to cases where the fluid volume changes due to factors such as variation in the total molar flow due to reaction, change of phase, utilization of membranes, and changes in temperature and pressure. This article investigates change in volumetric flow based on computational fluid dynamics. It is shown that a decrease in volumetric flow can profoundly influence the hydrodynamics, especially for smaller particles, whereas an increase in volumetric flow is accommodated with limited consequences, especially for larger particles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations22
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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