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Enregistrement W2476373586 · doi:10.1002/cjce.22618

Characterization and modelling of a maldistributed Trickle Bed Reactor

2016· article· en· W2476373586 sur OpenAlexvenueno aff
Frédéric Augier, Manel Fourati, Y. Haroun

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrickle-bed reactorMechanicsComputational fluid dynamicsTrayPressure dropNuclear engineeringPlug flow reactor modelResidence time distributionWork (physics)Materials scienceFlow (mathematics)ChemistryThermodynamicsContinuous stirred-tank reactorEngineeringMechanical engineeringPhysicsChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A Trickle Bed Reactor equipped with a non‐ideal distribution tray is investigated. First, a non‐ideal co‐current trickling flow of nitrogen and heptane, induced by a partially plugged tray, is characterized experimentally using the γ‐tomography technique. Resulting liquid saturation data are used to validate the Euler‐Euler CFD model developed in previous work of Solomenko et al. [16] on a 3D realistic flow. The resulting 3D CFD model is then coupled with simple isothermal kinetics of heteroatom removal of heavy petroleum cuts, and the effect of maldistribution on reactor performance is discussed. The problem of CFD model reduction to a 1D reactor model is finally addressed based on transport of internal ages distribution theory. Different 1D models are compared based on reactor effluent throughput. It is shown that a 1D‐Multi Exit reactor model that respects both the age variance at the system outlet as well as the degree of mixing inside the reactor gives the best prediction of the reactor performance.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,212

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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