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Enregistrement W2084452439 · doi:10.1002/cjce.21905

CFD simulation of flow regime maps in a slot‐rectangular spouted bed

2013· article· en· W2084452439 sur OpenAlexaffvenue
Seyed Alireza Tabatabaei, Nader Mahinpey, Ehsan Esmaili, C. Jim Lim

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSluggingMechanicsInletComputational fluid dynamicsFlow (mathematics)Pressure dropFluentJet (fluid)FluidizationFluidized bedMaterials scienceGambitTurbulenceMultiphase flowTwo-phase flowSimulationGeologyPhysicsThermodynamicsEngineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recognition of flow regimes is very important in the application of spouted beds. In this paper, two‐dimensional computer simulations of a slot‐rectangular spouted bed using FLUENT commercial software were utilised to construct flow regime maps. Two‐phase gas–solid flows in the bed were simulated with computational fluid dynamics (CFD) using the two‐phase Eulerian–Eulerian granular model. The numerical simulations were applied to predict different flow regimes. The constructed flow regime map for a bed containing solid particles with a diameter of 1.44 mm was in good agreement with the experimental map previously reported elsewhere. With this successful numerical mapping, a flow regime map for particles with a diameter of 3.77 mm was constructed for various superficial gas velocities and static bed heights. The map was composed of six distinct flow patterns, that is fixed bed, internal jet, jet‐in‐fluidised‐bed, spouting, incoherent spouting and slugging. The slugging flow regime occurred at large values for the static bed height and air inlet velocity, while the spouting regime arose by increasing the air inlet velocity at low values of static bed height. Unlike the spouting regime, large pressure drop fluctuations were observed in the incoherent spouting regime.

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 enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,433

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,161 · 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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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