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Enregistrement W2109095024 · doi:10.1002/cjce.21669

Study on flow fields in a bioreactor with perforated blades

2012· article· en· W2109095024 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Bie Xiaomei, Fengxia Lv, Chong Zhang, Lu Zhaoxin

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceParticle image velocimetryMechanicsFlow (mathematics)Fluid dynamicsComputational fluid dynamicsImpellerAnisotropyMechanical engineeringMaterials sciencePhysicsEngineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Flow fields of a gas–liquid fluid in a bioreactor with perforated blades were evaluated with the computational fluid dynamics and particle image velocimetry (PIV). The flow pattern of the fluid was the complex turbulence, and the fluid had preferable flow fields for fermentations. Using a rotating coordinate system and a sliding mesh method, a mesh of 24 × 16 × 80 ( X × Y × Z ) was selected due to its high accuracy and appropriate workload. The numerical results of the two‐phase flow model agreed well with the experimental results of the PIV, such as flow field characteristics and data curves. The RNG k – ε model was adopted, which could precisely simulate anisotropic flow fields around higher‐speed blades. Whole deviations of X ‐, Y ‐ and Z ‐direction velocities ranged only from 5.4% to 10.5%, and continuous turbulence models could effectively simulate transfer procedures of the fluid. Because of its low cost, simplicity and easy of scale‐up, the bioreactor with perforated blades and its models mechanism of fluid microelements are expected to be efficient for its industrial amplification and application in food industry. © 2012 Canadian Society for Chemical Engineering

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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,292

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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