CFD analysis of bed textural characteristics on TBR behaviour: Kinetics, scaling‐up, multiscale analysis, and wall effects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A simulation of a trickle bed reactor aided by computational fluid dynamics was implemented. With a Eulerian approach, geometrical characteristics were explicitly considered and two simultaneous heterogeneous reactions were included, hydrodesulphurization (HDS) and hydrodenitrogenation (HDN). This was performed in order to achieve the following: (1) attain further insight into a proper scaling‐up procedure to be able to obtain the same hydrodynamics and kinetics behaviour in two reactors of different length and diameter scales; (2) develop a multiscale analysis regarding the communication of information between scales through the construction of a porous microstructure model from which the geometrical information of the microscale is captured by the effective transport coefficients (which affect the overall reactor behaviour); (3) investigate the effect of operation condition variations on hydrodynamics and kinetics; and (4) assess the deviations and further differences observed from average to punctual conversion values and the assumptions from kinetic literature models through a preliminary multiscale analysis. The CFD results were validated against experimental pressure drop data as well as HDS and HDN conversion theoretical data. An excellent agreement was found. The model produces a significant improvement in hydrodynamic parameter prediction, achieving 5 times better accuracy in predicting pressure drops and 50 % improvement in holdup prediction. The fully coupled model predicts HDS conversion with 96 % accuracy and HDN conversion with 94 % accuracy. Results suggest that the best way to obtain similar kinetic and hydrodynamic behaviour in TBRs with different lengths and diameter length scales is by equaling the liquid holdup or the mass velocities (L‐G).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».