Impact of co‐flow on the spray flame behaviour applied to nanoparticle synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flame spray pyrolysis (FSP) is an established process to synthesize nanoparticles of various metals and metal oxides. Applying open or enclosed configurations of the FSP reactor is an efficient tool to control the fuel‐oxidizer ratio in the reaction zone and, thus, the temperature distribution and the particle formation and growth process. In the present work, geometrical setups representing an open and an enclosed flame reactor are compared and their influence on the temperature, velocity, and particle characteristics is investigated. In addition, several distinct kinetic mechanisms for the combustion reactions are evaluated and their effects on the local reactor temperature and gas composition distribution are analyzed. An Eulerian‐Lagrangian approach is adopted to describe the multiphase turbulent gas‐droplet flow and a monodisperse approach based on the population balance equation (PBE) model is implemented to predict the particle formation and evolution. From the open reactor results, the air entrainment mass flow rate of gas into the flame is calculated. Several numerical experiments are performed with the enclosed setup. Supplying an appropriate co‐flow rate into the enclosed reactor results in similar flame behaviour as found for the open reactor configuration. By reducing the co‐flow gas, strong recirculation zones and particle deposition on the enclosure walls are observed. In this situation, the local temperature increases considerably, resulting in larger primary nanoparticle diameters.
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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 | 0,001 | 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 ».