Ozone mass transfer in water treatment: hydrodynamics and mass transfer modeling of ozone bubble columns
Notice bibliographique
Résumé
Most of the mathematical models that are employed to model the performance of bubble columns are based on the assumption that either plug flow or complete mixing conditions prevail in the liquid phase. Although due to the liquid-phase axial dispersion, the actual flow pattern in bubble columns is usually closer to being mixed flow rather than plug flow, but still not completely mixed flow. Therefore, the back flow cell model (BFCM), that hypothesises both back flow and exchange flow to characterise the liquid-phase axial dispersion, is presented as an alternative approach to describe the hydrodynamics and mass transfer of ozone bubble columns. BFCM is easy to formulate and solve. It is an accurate and reliable design model. Transient BFCM consists of NBFCM ordinary-first-order differential equations in which NBFCM unknowns (Yj) are to be determined. That set of equations was solved numerically as NBFCM linear algebraic equations. Steady-state BFCM consists of 3 × NBFCM non-linear algebraic equations in which 3 × NBFCM unknowns (qG,j, Xj, and Yj) are to be determined. Those non-linear algebraic equations were solved numerically using Newton–Raphson technique. Steady-state BFCM was initially tested using the pilot-scale experimental data of Zhou. BFCM provided excellent predictions of the dissolved ozone profiles under different operating conditions for both counter and co-current flow modes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».