MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2133378208 · doi:10.1002/aic.12690

Euler–Lagrange modeling of a gas–liquid stirred reactor with consideration of bubble breakage and coalescence

2011· article· en· W2133378208 sur OpenAlexaff
Radompon Sungkorn, J.J. Derksen, Johannes Khinast

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreakageBubbleMechanicsCoalescence (physics)BreakupBubble column reactorContinuous stirred-tank reactorThermodynamicsChemical reactorDiscretizationChemistryMaterials sciencePhysicsMathematicsGas bubble

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Simulations of a gas–liquid stirred reactor including bubble breakage and coalescence were performed. The filtered conservation equations for the liquid phase were discretized using a lattice‐Boltzmann scheme. A Lagrangian approach with a bubble parcel concept was used for the dispersed gas phase. Bubble breakage and coalescence were modeled as stochastic events. Additional assumptions for bubble breakup modeling in an Euler–Lagrange framework were proposed. The action of the reactor components on the liquid flow field was described using an immersed boundary condition. The predicted number‐based mean diameter and long‐term averaged liquid velocity components agree qualitatively and quantitatively well with experimental data for a laboratory‐scale gas–liquid stirred reactor with dilute dispersion. Effects of the presence of bubbles, as well as the increase in the gas flow rate, on the hydrodynamics were numerically studied. The modeling technique offers an alternative engineering tool to gain detailed insights into complex industrial‐scale gas–liquid stirred reactors. © 2011 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2012

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,278

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations43
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIChE JournalMême sujetFluid Dynamics and MixingTravaux en français237 207