New method to design large-scale high-recirculation airlift reactors
Notice bibliographique
Résumé
High-recirculation airlift reactors (HRARs) are efficient for treating waste water. They use air to push a mixture around a reactor and to provide oxygen (O 2 ) for biological microorganisms. Design methods have been limited in functionality and accuracy and have needed significant expert input and interpretation. This paper describes the creation of new structured methods that are faster and more efficient. Models and calculations are described. Improvements are made by analysing and improving the steady-state models of fluid dynamics within an HRAR. The models also deliver information about reactor design, in particular which parameters to modify to reach a steady-state result. Two-phase flow of water and air is modelled for an airlift bioreactor and applied to HRARs. Tests show that varying superficial gas velocity or simultaneously varying down comer and riser diameters can create a steady-state solution. The research investigated an HRAR and the associated Imperial Chemical Industries design program, created a new design program to replace it and then improved it using simple models of steady-state fluid dynamics. Mathematical models are used to forecast steady-state situations in the HRAR for specific gas or liquid flow rates and for various constructions. Experimental relationships forecast mass transfers between gas and liquid phases, and they predict flow.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».