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Enregistrement W2793504824 · doi:10.1002/cjce.23162

Mixing in a co‐current upflow bubble column reactors with and without internals

2018· article· en· W2793504824 sur OpenAlexvenueno aff
Vishal H. Bhusare, Dinesh V. Kalaga, Mukesh K. Dhiman, Jyeshtharaj B. Joshi, Shantanu Roy

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleMixing (physics)MechanicsMaterials scienceComputational fluid dynamicsDispersion (optics)TurbulenceBubble column reactorWork (physics)RodFlow (mathematics)Column (typography)ConvectionThermodynamicsPhysicsOpticsGas bubbleGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Liquid phase mixing is a phenomenon that results mainly due to convective and turbulent flow fields, which are generated by hydrodynamic interactions between the gas and liquid phases within a continuous co‐current upflow bubble column reactor. The extent of liquid phase mixing is usually quantified through the mixing time, or the axial dispersion coefficient. In the present work, the computational fluid dynamics (CFD) simulations for mixing and RTD in a continuous bubble column (with and without internals) are performed by using OpenFOAM 2.3.1. The superficial gas velocities were 0.014, 0.088, and 0.221 m/s and the superficial liquid velocities were 0.005 and 0.014 m/s. The simulations have been performed for three different configurations of the bubble column, that is, (a) an open bubble column, (b) a column with one vertical central rod of 36 mm diameter, (c) a column with the same central rod and four vertical additional rods of 12 mm diameter. The effects of superficial gas and liquid velocities and column internals were investigated on liquid phase mixing and the axial dispersion coefficient. Comparisons have been made between the experimental measurements and the CFD simulations.

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 enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,392

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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