Investigation on the effect of blade patterns on continuous solid mixing performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous experimental and computational work has demonstrated that the geometry of the impeller has a significant effect on the mixing performance of continuous powder mixers. In particular, different blade patterns using either all blades pushing the powder forward (‘forward pattern’) are less effective than patterns where some of the blades push the powder backwards (‘alternate pattern’). In this article, we use Discrete Element Method to investigate this issue, as well as to examine whether batch mixers can be used to estimate the cross‐sectional mixing rate of continuous mixing process. Mixing and flow of particles are examined in simple geometries consisting of a cylindrical cross‐section agitated by impellers. In these geometries, blades are designed ‘forward’ and ‘alternate’ to study different blade patterns. Periodic boundary conditions are used to approximate an idealised cross‐section of a continuous mixer. In addition, to examine whether an experimentally realisable batch system could be used to validate these cross‐sectional simulations, we examine mixing in geometries with solid end walls. Performance in these elemental systems is compared qualitatively in terms of radially averaged velocity vectors, and quantitatively in terms of the mixing rate and the fill level profile. Results show that end walls and symmetric blade pairs of the ‘alternate’ blade patterns lead to faster mixing. Non‐symmetric elemental systems display both increased fill level uniformity and similar mixing performance for both blade patterns. Results demonstrate the need for caution when attempting to use batch mixing information to estimate the cross‐sectional mixing rate of continuous powder mixers.
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 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 ».