Modelling of Bubbly Flow Using CFD-PBM Solver in OpenFOAM: Study of Local Population Balance Models and Extended Quadrature Method of Moments Applications
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Notice bibliographique
Résumé
In order to optimize and design new bubbly flow reactors, it is necessary to predict the bubble behavior and properties with respect to the time and location. In gas-liquid flows, it is easily observed that the bubble sizes may vary widely. The bubble size distribution is relatively sharply defined, and bubble rises are uniform in homogeneous flow; however bubbles aggregate, and large bubbles are formed rapidly in heterogeneous flow. To assist in the analysis of these systems, the volume, size and other properties of dispersed bubbles can be described mathematically by distribution functions. Therefore, a mathematical modeling tool called the Population Balance Model (PBM) is required to predict the distribution functions of the bubble motion and the variation of their properties. In the present paper, two rectangular bubble columns and a water electrolysis reactor are modeled using the open-source Computational Fluid Dynamic (CFD) package OpenFOAM. Furthermore, the Method of Classes (CM) and Quadrature-based Moments Method (QBMM) are described, implemented and compared using the developed CFD-PBM solver. These PBM tools are applied in two bubbly flow cases: bubble columns (using a Eulerian-Eulerian two-phase approach to predict the flow) and a water electrolysis reactor (using a single-phase approach to predict the flow). The numerical results are compared with measured data available in the scientific literature. It is observed that the Extended Quadrature Method of Moments (EQMOM) leads to a slight improvement in the prediction of experimental measurements and provides a continuous reconstruction of the Number Density Function (NDF), which is helpful in the modeling of gas evolution electrodes in the water electrolysis reactor.
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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 | 0,000 | 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 découle