Computational fluid dynamics simulation of pressure drop and macromixing in LL microreactors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A computational fluid dynamics (CFD) model was developed to simulate single‐phase flow in LL microreactors using the open‐source software OpenFOAM. The k‐ω SSTLM turbulence model was implemented to account for the impact of small‐scale temporal and spatial fluctuations that emerge in the base LL mixing module (LLM) on the flow field and transport of a passive scalar. The CFD model was successfully validated based on excellent conformance to experimental pressure loss ( R 2 > 0.997) and residence time distribution (RTD) data ( R 2 > 0.97) at flow rates ranging from 10‐100 g/min. Streamlines, velocity, pressure, and turbulent viscosity profiles were mapped across the 3D domain of repeating reactor segments to analyze local fluid dynamics. In a continuous series of LLMs, the flow field becomes fully developed after the second module. A drastic change in flow behaviour in the LLM was identified at 30 g/min ( Re = 643) based on the emergence of advective recirculation zones and significant turbulent dispersion. Recirculation zones in the LLM grow larger from 20‐50 g/min and are equal in size from 50‐100 g/min. Four LL reactor plates with differing configurations of spacing between LLMs were compared extensively by analyzing pressure drop and RTD. Plates with continuous or equally‐spaced LLMs demonstrated a near plug‐flow profile with minor dispersion ( Pe > 100), albeit at a greater power dissipation. Plates with longer residence‐time channels between LLMs yielded a broader and right‐skewed RTD due to the intermittent attenuation of chaotic flow patterns.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».