Influence of inter‐particle collisions and agglomeration on cyclone performance and collection efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For further improving the understanding of particle separation in gas cyclones including the effect of agglomeration, numerical calculations based on the coupled Euler/Lagrange approach were conducted using an open source CFD code. The gas phase was simulated by LES (large eddy simulations) combined with a dynamic Smagorinsky sub‐grid‐scale (SGS) model for resolving the highly anisotropic turbulence structure. Two‐way coupling (i.e., the influence of the particles on the fluid flow field) was accounted for in the momentum equations as well as in the SGS turbulence. Solid particle agglomeration was modelled on the basis of the stochastic inter‐particle collision model.1 In that respect, it is also important to consider the effect of particle dispersion by SGS turbulence and wall roughness in particle‐wall collisions,2 which eventually will also modify inter‐particle collisions and agglomeration. For describing the agglomeration phenomenon, two different approaches were tested. The first one, the so‐called sphere model, considers that the agglomerate diameter is calculated from the sum of the volume of the involved primary particles (volume equivalent diameter). In the second approach, the agglomeration history model3 allows the calculation of the agglomerate porosity, which is used to calculate a more suitable hydrodynamic diameter and, therefore, allows a better prediction of the motion of newly formed agglomerates. The effect of inter‐particle collision and agglomeration on the performance of a cyclone was analyzed in a hypothetical study considering a high efficiency Stairmand cyclone.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».