Fines deposition dynamics in gas–liquid trickle‐flow reactors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nonfilterable fines, such as incipient coke particles or fines naturally occurring in oil sands bitumen, are known to be responsible for the severe plugging during the flow of (fine) solid–liquid suspensions in cocurrent gas–liquid trickle‐bed hydrotreating reactors. Accumulating fines in the porous medium causes pressure buildup, and thus the dropoff in hydrogen partial pressure in the bed, overutilizing recycling compressors and shortening the reactor operating cycles. In this work, a 1‐D transient two‐fluid hydrodynamic model based on the macroscopic volume‐average form of the multiphase system transport equations is developed, analyzed, and validated experimentally. The model hypothesizes that plugging occurs via deep‐bed filtration mechanisms. It incorporates physical effects of porosity and effective specific surface‐area changes due to the capture of fines, inertial effects of phases, and coupling effects between the fines filter rate equation and interfacial momentum exchange force terms. It is tested in the trickle‐flow regime for conditions mimicking a hydrotreating trickle‐bed process with spherical and trilobe catalysts. To rationalize deep‐bed filtration phenomena in trickle‐flow reactors, parametric studies are carried out on the effects of liquid velocity and viscosity, gas density and velocity, and fines feed concentration, on the plugging dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».