Microreactor Mixing-Unit Design for Fast Liquid-Liquid Reactions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Based on previous work studying complex microreactors, it was desired to further improve the mixing efficiency by varying the mixing unit design for fast liquid-liquid reactions. Different flow regimes were studied, including slug flow, parallel flow, and drop flow. The two-phase hydrolysis of 4-nitrophenyl acetate in sodium hydroxide solution was used to evaluate the overall volumetric mass transfer coefficients (K org a) as a function of the average rate of energy dissipation (ε) for each microreactor design and all flow regimes. The liquid-liquid systems investigated used n-butanol or toluene as the organic phase solvent and a 0.5-M NaOH aqueous solution. The use of surfactant was also investigated with the toluene- water system. All microreactor geometry designs were based on contraction–expansion repeating units with asymmetric obstacles to aid the breakup of slugs and desynchronize the recombination of split streams. The investigated designs were chosen to avoid the formation of the parallel flow regime, contrary to curvature-based mixing-unit designs. The microreactor design can then be optimized to reduce the ε required to reach drop flow, since K org a has been found to be constant at equal ε for a given solvent system in this flow regime, regardless of the reactor selection. Additionally, the “3/7th” scaleup rule was applied and confirmed with the LL-Triangle mixer. It was found that, for low interfacial-tension systems (i.e., n-butanol-water), the onset of drop flow occurred at a lower ε for the LL-Triangle mixer when compared with the Sickle or LL-Rhombus mixers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».