Computational fluid dynamics modeling of immobilized photocatalytic reactors for water treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A computational fluid dynamics (CFD) model for the simulation of immobilized photocatalytic reactors used for water treatment was developed and evaluated experimentally. The model integrated hydrodynamics, species mass transport, chemical reaction kinetics, and irradiance distribution within the reactor. The experimental evaluation was performed using various configurations of annular reactors and ultraviolet lamp sizes over a wide range of hydrodynamic conditions (350 < Re < 11,000). The evaluation showed that the developed CFD model was able to successfully predict the photocatalytic degradation rate of a model pollutant in the analyzed reactors. In terms of hydrodynamic models, the results demonstrated that the laminar model performs well for systems under laminar flow conditions, whereas the Abe‐Kondoh‐Nagano low Reynolds number and the Reynolds stress turbulence models give accurate predictions for photoreactors under transitional or turbulent flow regimes. The performed analysis confirmed that degradation rates of organic contaminants in immobilized photocatalytic reactors are strongly limited by external mass transfer; as a consequence, the degradation prediction capability of the CFD model is largely determined by the external mass transfer prediction performance of the hydrodynamic models used. © 2010 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2011
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».