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Enregistrement W2075467040 · doi:10.1021/ie901130z

Study of Solid−Liquid Mixing in Agitated Tanks through Computational Fluid Dynamics Modeling

2010· article· en· W2075467040 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésImpellerComputational fluid dynamicsMixing (physics)Rotational speedMechanicsMaterials scienceTurbulenceHomogeneity (statistics)AgitatorEulerian pathMechanical engineeringCFD-DEMEngineeringComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid−liquid mixing is one of the most important mixing operations due to its vast applications in many unit operations such as crystallization, adsorption, solid-catalyzed reaction, suspension polymerization, and activated sludge processes. In this study, a computational fluid dynamics (CFD) model was developed for solid−liquid mixing in a cylindrical tank equipped with a top-entering impeller to investigate the effect of impeller type (Lightnin A100, A200, and A310), impeller off-bottom clearance ( T /6− T /2, where T is tank diameter), impeller speed (150−800 rpm), particle size (100−900 μm), and particle specific gravity (1.4−6) on the mixing quality. An Eulerian−Eulerian (EE) approach, standard k− ε model, and multiple reference frames (MRF) techniques were employed to simulate the two-phase flow, turbulent flow, and impeller rotation, respectively. The impeller torque, cloud height, and just suspended impeller speed ( N js ) computed by the CFD model agreed well with the experimental data. The validated CFD model was then employed to calculate the solid concentration profiles by which the degree of homogeneity was quantified as a function of operating conditions and design parameters.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,262 · 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