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Enregistrement W2546084904

Computational Fluidization and Multiphase Flow

2011· article· en· W2546084904 sur OpenAlexaboutno aff
Dimitri Gidaspow

Notice bibliographique

RevueCFD letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluidizationMechanicsMultiphase flowFlow (mathematics)Computational fluid dynamicsMomentum (technical analysis)ThermodynamicsPhysicsFluidized bed
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

he largest application of fluidization and multiphase flow is in the refining of oil to produce gasoline using catalytic crackers with 75 micron particles. However, the computational fluid dynamics approach to this problem using the principles of conservation of mass, momentum and energy for each phase did not start in the oil industry but in a department of energy laboratory in Morgantown, West Virginia who has funded a number of universities through the university coal research program since about 1980. CFD simulations by several groups in the USA, Europe and China have shown that the multiphase flow models correctly predict transient behavior of fluidized beds: bubbles, clusters and flow regimes, as reviewed by Gidaspow in “Multiphase Flow and Fluidization”, Academic Press, 1994. The early multiphase flow models developed for nuclear safety required that the flow regime be specified. More recently it was shown that the kinetic theory based models can also compute dispersion and mass transfer coefficients. The mass transfer coefficients for fluidization of fine particles have been known to have Nusselt numbers three to six orders of magnitude below the classical conduction or diffusion limit of two. There was no good explanation for over half a century. Our explanation, in agreement with the Morgantown staff, is that this is due to cluster formation which we compute. A recent review of the subject is in ,” Computational Techniques “, D. Gidaspow and V. Jiradilok , Nova Science Publishers, 2009. The CFD approach to fluidization and particulate two-phase flow, like single phase flow, involves the solution of conservation laws for mass, momentum and energy .But for particulate flow, there is the additional energy dissipation due to inelastic collisions. The early work of Stuart Savage at McGill university in Canada (Lun , et al, J. Fluid. Mech., 1984, 223-256) and Roy Jackson in “The Dynamics of Fluidized Particles”, Cambridge University Press, 2000, has shown that the standard kinetic theory of dense gases can be modified by

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 enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,294

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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