CFD simulation of solids residence time distribution for scaling up gas‐solid bubbling fluidized bed reactors based on the modified structure‐based drag model
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».