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Enregistrement W3087093840 · doi:10.1002/cjce.23882

CFD simulation of solids residence time distribution for scaling up gas‐solid bubbling fluidized bed reactors based on the modified structure‐based drag model

2020· article· en· W3087093840 sur OpenAlexvenueno aff
Yunlong Zhao, Zheng Zou, Junwu Wang, Hongzhong Li, Qingshan Zhu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience Fund for Creative Research GroupsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésResidence time distributionDragMechanicsBubbleFluidized bedScalingResidence time (fluid dynamics)Flow (mathematics)Particle (ecology)Mixing (physics)Materials sciencePhysicsThermodynamicsMathematicsEngineeringGeometryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solids residence time distribution (RTD), which reflects the degree of solids mixing in bubbling fluidized bed (BFB), has become an essential parameter for the evaluation of reactor performances. In this paper, a modified structure‐based drag model was established to investigate the effect of the bed size and the correlation of bubble dimension on the gas‐solids hydrodynamics and solids RTD in three different scales of BFB. The result obtained from the modified structure‐based drag model shows better agreement with the experimental values and it can be used to predict the RTD properly. The deviation of flow field will cause a large difference in the RTD prediction. An accurate flow field is a prerequisite for calculating the RTD. For the cases of Geldart B particles, the Darton correlation is the best choice for low gas velocities. When scaling up a BFB, the RTD calculated by the modified structure‐based drag model is reduced in comparison with the experimental value, which is related to the increase of the bed size and the excessive estimation of the bubble size. On the other hand, the lack of consideration for the friction on both front and back walls in 2D simulation may lead to the over‐prediction of particle velocity and result in the deviation between calculated and experimental RTD value.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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