Clustering behaviour in gas–liquid–solid circulating fluidized beds with low solid holdups of resin particles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The flow in a gas–liquid–solid circulating fluidized bed is self‐organised and manifests itself with clustering of particles and bubbles. The clustering behaviour in the fluidized bed at low solid holdups of resin particles was experimentally investigated with a high‐speed image measurement and treatment technique of complementary metal oxide semiconductor to enhance the fundamental understanding on such a flow. Several new physical quantities were suggested to characterise such ordered flow structures. The main findings are as follows. The clusters of solid particles largely exist as doublets and triplets, the mixed groups of particles and bubbles mostly exist as one bubble carrying two to four particles. Increasing superficial liquid velocity, particle diameter or density weakens the aggregation degrees of both particle and mixed clusters in the riser and downer, except that the increase of superficial liquid velocity enhances the mixed clustering behaviour in the riser. The climbing of the auxiliary liquid velocity or liquid phase viscosity intensifies the aggregation behaviour, except that the increase of liquid phase viscosity reduces the mixed clustering degree in the riser. The influences of superficial gas velocity and surface tension of liquid phase on the clustering behaviour seem to be a little complex and the trends are not simply increasing or decreasing. The life cycle of solid particle clusters in the GLS riser is not sensitive to the operation conditions, being around 0.07 s. The mixed clusters' life cycle is more sensitive to the conditions and physical properties of phases, changing from 0.02 to 0.07 s.
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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 | 0,001 |
| 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 ».