CFD simulation of gas–solid bubbling fluidized bed: A new method for adjusting drag law
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In computational fluid dynamics modelling of gas–solid two phase flow, drag force is one of the dominant mechanisms for interphase momentum transfer. Despite the profusion of drag models, none of the available drag functions gives accurate results in their own original form. In this work the drag correlations of Syamlal and O'Brien (Syamlal and O'Brien, Int. J. Multiphase Flow. 1988; 14(4):473–481), Gidaspow (Gidaspow, Appl. Mech. Rev. 1986; 39:1–23), Wen and Yu (Wen and Yu, Chem. Eng. Prog. Symp. Ser. 1966; 62(2):100–111), Arastoopour et al. (Arastoopour et al., Powder Technol. 1990; 62(2): 163–170), Gibilaro et al. (Gibilaro et al., Chem. Eng. Sci. 1985; 40:1817–1823), Di Felice (Di Felice, Int. J. Multiphase Flow. 1994; 20(1):153–159), Zhang‐Reese (Zhang and Reese, Chem. Eng. Sci. 2003; 58(8):1641–1644) and Hill et al. (Hill et al., J. Fluid Mech. 2001; 448:243–278) are reviewed using a multi‐fluid model of FLUENT V6.3.26 (FLUENT, 2007. Fluent 6.3 User's Guide, 23.5 Eulerian Model, Fluent, Inc.) software with the resulting hydrodynamics parameters being compared with experimental data. The main contribution of this work is to propose an easy to implement and efficient method for adjustment of Di Felice drag law which is more efficient compared to the one proposed by Syamlal‐O'Brien. The new method adopted in this work showed a quantitative improvement compared to the adjusted drag model of Syamlal‐O'Brien. Prediction of bed expansion and pressure drop showed excellent agreement with results of experiments conducted in a Plexiglas fluidized bed. A mesh size sensitivity analysis with varied interval spacing showed that mesh interval spacing with 18 times the particle diameter and using higher order discretization methods produces acceptable results.
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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 découle