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Enregistrement W3047316551 · doi:10.1016/j.ultsonch.2020.105295

Scale-up of vortex based hydrodynamic cavitation devices: A case of degradation of di-chloro aniline in water

2020· article· en· W3047316551 sur OpenAlexfundno aff
Vivek V. Ranade, Varaha P. Sarvothaman, Alister T. Simpson, Sanjay Nagarajan

Notice bibliographique

RevueUltrasonics Sonochemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnovate UKBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilQueen's UniversityDepartment of Biotechnology, Government of West BengalQueen's University Belfast
Mots-clésCavitationVortexDegradation (telecommunications)AnilineSonochemistryScale (ratio)Scale effectsEnvironmental scienceChemical engineeringMechanicsMaterials scienceChemistryPhysicsOrganic chemistryComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrodynamic cavitation (HC) is being increasingly used in a wide range of applications. Unlike ultrasonic cavitation, HC is scalable and has been used at large scale industrial applications. However, no information about influence of scale on performance of HC is available in the open literature. In this work, we present for the first time, experimental data on use of HC for degradation of complex organic pollutants in water on four different scales (~200 times scale-up in terms of capacity). Vortex based HC devices offer various advantages like early inception, high cavitational yield and significantly lower propensity to clogging and erosion. We have used vortex based HC devices in this work. 2,4 dichloroaniline (DCA) – an aromatic compound with multiple functional groups was considered as a model pollutant. Degradation of DCA in water was performed using vortex-based HC devices with characteristic throat dimension, dt as 3, 6, 12 and 38 mm with scale-up of almost 200 time based on the flow rates (1.3 to 247 LPM). Considering the experimental constraints on operating the largest scale HC device, the experimental data is presented here at only one value of pressure drop across HC device (280 kPa). A previously used per-pass degradation model was extended to describe the experimental data for the pollutant used in this study and a generalised form is presented. The degradation performance was found to decrease with increase in the scale and then plateaus. Appropriate correlation was developed based on the experimental data. The developed approach and presented results provide a sound basis and a data set for further development of comprehensive multi-scale modelling of HC devices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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