Application of CFD to Analyze the Hydrodynamic Behaviour of a Bioreactor with a Double Impeller
Notice bibliographique
Résumé
Stirred bioreactors are commonly used unit operations in the pharmaceutical industry. In this study, computational fluid dynamics (CFD) was used in order to analyze the influence of the impeller configuration (Segment–Segment and Segment–Rushton impeller configurations) and the impeller rotational speed (an operational parameter) on the hydrodynamic behaviour and mixing performance of a bioreactor equipped with a double impeller. A relatively close agreement between the power values obtained from the CFD model and those measured experimentally was observed. Various parameters such as velocity profiles, stress generated by impellers due to the turbulence and velocity gradient, flow number, and mixing time were used to compare the CFD simulations. It was observed that the impeller’s RPM could change the intensity of the interaction between the impellers when a Segment–Rushton impeller was used. In general, increasing the RPM led to an increase in total power and the stress acting on the cells and to a shorter mixing time. At a constant RPM, the Segment–Rushton impeller configuration had higher total power and stress acting on cells compared to the Segment–Segment impeller configuration. At lower RPM values (i.e., 50 and 100), the Segment–Segment impeller provided a shorter mixing time. Conversely, at the highest RPM (i.e., 150) the Segment–Rushton impeller had a shorter mixing time compared to the Segment–Segment impeller; this was attributed to the high level of turbulence generated with the former impeller configuration at high RPM.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».