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Enregistrement W2737067463 · doi:10.1002/cjce.22943

Effect of aeration mode on the performance of center‐ and annulus‐rising internal‐loop airlift bioreactors

2017· article· en· W2737067463 sur OpenAlexvenueno aff
Mei Han, Арто Лаари, Tuomas Koiranen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTekes
Mots-clésAirliftAerationBioreactorDraft tubeAnnulus (botany)MechanicsMaterials scienceShear (geology)Mass transferChemistryPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Extensive experimental studies on internal‐loop airlift reactors, including center‐rising (CR‐ALR) and annulus‐rising airlift reactors (AR‐ALR), have been reported in the literature. However, to the best of the authors’ knowledge, the effects of the aeration mode on the local hydrodynamics remain an under‐investigated area, especially for complex culture media. At present, it is difficult to select the best aeration mode for ALRs due to limited understanding of the pros and cons of the different modes. This study presents a detailed quantitative investigation of the overall gas holdup, local liquid velocity, liquid circulation time, shear rate distribution, and volumetric mass transfer coefficient in center‐ and annulus‐rising airlift bioreactors to better understand the effect of aeration mode on airlift bioreactor performance. Particle image velocimetry is employed to conduct local measurements. The results show that the overall gas holdup, liquid circulation time, and volumetric mass transfer coefficient are larger in the AR‐ALR than in the CR‐ALR. The local liquid velocity circulating into the downcomer of the AR‐ALR, which contributes to bubble entrainment and therefore to overall gas holdup, is higher than in the CR‐ALR. It was observed that a large circulation loop formed in the CR‐ALR, whereas two counter‐looping circulation cells appeared in the AR‐ALR. It was also found that the shear rate field was more uniform in the AR‐ALR than the CR‐ALR although the shear rates were similar in magnitude.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,252

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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