Mass transfer analysis in ozone bubble columns
Notice bibliographique
Résumé
An impinging-jet bubble column has been tested for the ozone mass transfer applications in water treatment. Two venturi injectors were utilized to create turbulent gas-liquid jets in the ambient fluid by placing them at an intersecting angle of 125°. The intersecting of the jets caused an increase in the turbulence produced in the ambient fluid and therefore, increased the gasliquid mass transfer rate. The steady-state one-phase axial dispersion model (1P-ADM) was applied to analyze the dissolved ozone concentration profiles measured in the bubble column by fitting these profiles to the predicted profiles, using the 1P-ADM, to determine the column-average overall mass transfer coefficient (k L a) and liquid-phase axial dispersion coefficient (D L ). Two minimization approaches were applied to solve the differential equation representing the 1P-ADM: two-parameter (k L a and D L ) and one-parameter (k L a) minimization techniques. To examine the sensitivity of the predicted k L a to changes in D L , D L was estimated first from the tracer experiments. Then, the one-parameter minimization technique was applied to determine k L a. As a result, k L a varied only slightly (<11%) between the two types of minimization techniques. Using the two-parameter minimization technique, k L a and D L values were correlated to the superficial gas and liquid velocities u G and u L , respectively) by power-law relationships. The following correlations were obtained: k L a = 20.54 u G 1.13 u L 0.07 and D L = 2.94 x 10 2 u G 0.03 u L 0.18 . The 1P-ADM has proven to be an accurate and easy-to use tool for describing the ozonation process in the impinging-jet bubble column as an excellent conformity between the measured and the predicted dissolved ozone concentration profiles was observed. Key words: axial dispersion model, impinging-jet bubble column, mass transfer, ozone.
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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 ».