Characteristics of Local Flow Dynamics and Macro-Mixing in Airlift Column Reactors for Reliable Design and Scale-Up
Notice bibliographique
Résumé
There has been tremendous development within mixing operations in industry. Incomplete knowledge of this process caused serious economic losses to process industries. For optimum yields and the economic potential that goes with better understanding of mixing, research in this field continues to grow. The major forms of mixing in industry are either by mechanical or pneumatic agitation. Airlift bioreactors achieve mixing through pneumatic agitation and have gained attention over two decades for their fluid dynamic characteristics and low power consumption. It has been widely applied in bioprocess industries for production of biochemicals, to wastewater treatment in which the performance of this reactor has been overwhelming with respect to its production levels as compared to the conventional mechanical agitation.In this review, mixing through mechanical and pneumatic agitation is compared. An extensive literature is distilled from various investigators on the hydrodynamics and mixing characteristics of airlift bioreactors. This review has emphasis on factors that affect mixing such as the geometrical parameters of the vessel, gas flow rate, properties of the liquid medium, sparger design and measuring techniques employed. In an attempt to understand process related issues, sophisticated advances in the measuring techniques provides more insight into mixing in this reactor. Thus extensive correlations have been proposed by various investigators to predict the hydrodynamic and mixing parameters. Some design modifications proposed by several scholars have also been reviewed.
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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 ».