<scp>CFD‐DEM</scp> simulation of wall sheeting and particles charge in fluidized beds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of the electrostatic charge of particles was investigated in fluidized beds with conductive and nonconductive walls. For this purpose, changes in the wall surface charge density and particle contact time near the wall were examined. Computational fluid dynamics/discrete element method (CFD‐DEM) was utilized to simulate the accumulation of particle and wall‐induced electrostatic charges in a quasi‐two‐dimensional fluidized bed. Particles and walls were initially considered neutral and gained charge with time. The simulations showed that aggregated particles are formed due to the presence of the opposite electrostatic charges. Agglomerates are produced by joining the aggregated particles together. Agglomerates have a layered‐like structure and are made of positive and negative particles. Accumulation of these agglomerates and aggregated particles on the wall forms wall sheeting, which has a layered‐like structure. In other words, particles do not accumulate on the wall individually. A significant accumulation of particles near the wall was seen in the presence of electrostatic charges compared with the neutral bed. Also, the contact time of particles on the wall in the conductive case was more prolonged than in the nonconductive case. The results indicate that the CFD‐DEM approach is a helpful technique for predicting particles behaviour in the presence of the electrostatic charge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».