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Enregistrement W2789783356 · doi:10.1139/cjp-2017-0914

Steady three-dimensional flows past hollow fiber membrane arrays – cross flow arrangement

2018· article· en· W2789783356 sur OpenAlexvenueno aff
Mustafa Usta, Michael Morabito, Mohammed Alrehili, Alaa Hakim, Alparslan Öztekin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsComputational fluid dynamicsHollow fiber membranePhysicsReynolds numberTurbulenceMembraneVolumetric flow rateFlow (mathematics)Work (physics)FiberMaterials scienceThermodynamicsComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hollow fiber membrane (HFM) modules are among the most common separation devices employed in membrane separation applications. Three-dimensional steady-state computational fluid dynamics (CFD) simulations are carried out to study flow past hollow fiber membrane banks (HFMB). The current study investigates the effects of flow behavior on membrane performance during binary mixture separations. Carbon dioxide (CO 2 ) removal from methane (CH 4 ) is examined for various arrangements of HFMs in staggered and inline configurations. The common HFM module arrangement is the axial flow configuration. However, this work focuses on the radial cross-flow configuration. The HFM surface is a functional boundary where the suction rate and concentration of each species are coupled and are functions of the local partial pressures, the permeability, and the selectivity of the HFM. CFD simulations employed the turbulent k–ω shear stress transport (SST) model to study HFM performance for Reynolds numbers, 200 ≤ Re ≤ 1000. The efficiency of the inline and staggered arrangements in the separation module is evaluated by the coefficient of performance and the rate of mass flow per unit area of CO 2 passing across the membrane surface. This work demonstrates that the module with staggered arrangement outperforms the module with the inline arrangement.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,792

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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