Scale-up of vortex based hydrodynamic cavitation devices: A case of degradation of di-chloro aniline in water
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».