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Enregistrement W2067668304 · doi:10.1002/cjce.22035

Comprehensive dynamic modelling and CFD simulation of heat and mass transfer in wetted wall absorption reactors

2014· article· en· W2067668304 sur OpenAlexvenueno aff
Aref Hashemi, Saber Memardoost, Sima Asadi, Asghar Molaei Dehkordi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass transferComputational fluid dynamicsMechanicsCompressibilityHeat transferAbsorption (acoustics)ThermodynamicsMaterials sciencePhase (matter)ChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A comprehensive mathematical model has been developed to analyze transport phenomena in wetted wall absorption reactors. In this regard, a wetted wall reactor was modelled considering the entrance regions of momentum, heat and mass transfer, compressibility of the gas phase as a function of gas temperature, pressure, and composition, and also non‐Newtonian behaviour of the liquid phase. In the developed model, a gas mixture of two components, A and B , was considered as the gas phase ( A as the diffusing component), while a binary liquid mixture of components C and D was taken as the liquid phase ( C as the reactant component). CFD methods were applied to solve nonlinear governing equations simultaneously and the simulation results were validated against experimental data reported in the literature and excellent agreement was found. Moreover, distributions of velocity, temperature, and species concentrations of both phases were obtained and the effects of various operating conditions and physicochemical properties on these distributions were carefully studied. Furthermore, the open‐loop response of the reactor to some typical step and pulse inputs was examined. Moreover, the closed‐loop response of the reactor was also examined; in this regard, a PI controller was designed to control the reactor's output properly.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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