Double‐slit model for partially wetted trickle flow hydrodynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A double‐slit model developed can predict the frictional two‐phase pressure drop, external liquid holdup, pellet‐scale external wetting efficiency, and gas–liquid interfacial area in cocurrent downflow trickle‐bed reactors operated under partially wetted conditions in the trickle flow regime. The model, an extension of the Holub et al. (1992, 1993) mechanistic pore‐scale phenomenological approach, was designed to mimic the actual bed void by two inclined and interconnected slits: wet and dry slit. The external wetting efficiency is linked to both the pressure drop and external liquid holdup. The model also predicts gas–liquid interfacial areas in partially wetted conditions. An extensive trickle‐flow regime database including over 1,200 measurements of two‐phase pressure drop, liquid holdup, gas–liquid interfacial area and wetting efficiency, published in 1974–1998 on the partial‐wetted conditions, was used to validate the modeling approach. Two new improved slip‐factor functions were also developed using dimensional analysis and artificial neural networks. High‐pressure and ‐temperature wetting efficiency, liquid holdup, pressure drop, and gas–liquid interfacial area data from the literature on the trickle‐flow regime using conventional monosized beds and catalyst bed‐dilution conditions were successfully forecasted by the model.
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 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».