Investigation of the Gas-Liquid Flow in an Agitated Vessel Equipped with an ASI Impeller by Using Tomography Method
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the hydrodynamics of the gas dispersion in an aerated vessel equipped with a newly designed impeller (ASI impeller), a combination of the pitched blade turbine and the Scaba impeller was investigated. The performance of the ASI impeller was compared with the performances of the pitched blade turbine and the Rushton impeller. The non-invasive Electrical Resistance Tomography (ERT) technique was used to assess the gas dispersion inside the mixing vessel. The effects of the volumetric gas flow, and impeller type and speed were investigated on power drawn, gas holdup, and mixing time. An analysis of the experimental data indicated that the ASI impeller exhibited a minimal effect of the gassing on the power drawn compared to the pitch blade and the Rushton turbine. Measured data on gassed power consumption indicated that the ASI impeller was about 45% more efficient than the Rushton turbine and 20% more than the downward PBT under the general operating conditions in bioreactors for gas flow rate about 1 vvm. Also, this impeller showed a higher amount of gas hold up and lower mixing time compared to the two other studied impellers. A dimensionless correlation for the relative power consumption as a function of flow number and Froud number was developed for the aerated agitated tank. Also, a dimensionless correlation was introduced to compute the overall gas hold up as a function of specific power consumption and superficial gas velocity for the gas-liquid agitated system. The overall conclusion from this study demonstrated that the axial-radial ASI impeller is a good energy-efficient impeller for the aeration system and bioreactors based on the results from the investigation of the data in terms of the power consumption, gas holdup, and mixing time.
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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 | 0,001 |
| 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 ».