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Enregistrement W3132561464 · doi:10.1002/cjce.24070

Modelling and validation of a gas‐solid fluidized bed using advanced measurement techniques

2021· article· en· W3132561464 sur OpenAlexvenueno aff
Sebastián Uribe, Haidar Taofeeq, Muthanna H. Al‐Dahhan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPressure dropFluidized bedDimensionless quantityMechanicsComputational fluid dynamicsFluidizationSolid mechanicsMaterials scienceMultiphase flowRangingInletCFD-DEMThermodynamicsMechanical engineeringEngineeringPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With a Euler‐two‐phase (E2P) approach, through computational fluid dynamics (CFD) techniques, a mathematical model for the prediction of the local hydrodynamic behaviour of a gas‐solid fluidized bed was implemented. Simulations are conducted for a fluidized bed of 0.14 m internal diameter packed with Gerdart B glass beads particles, with an average diameter of 365 μm, at dimensionless inlet velocities ranging from . The implemented model considers the multiphase and multiscale interactions through the inclusion of three sub‐models, which allows the model to have a broad range of applicability. Predictions were compared against experimental measurements reported on previous contributions for validation purposes. The experimental study was conducted by implementing advanced measurement techniques, such as a differential pressure transducer, and an optical fibre probe for simultaneous measurement of solids holdup and velocity, developed at the Multiphase Flow and Reactors Engineering and Applications Laboratory (mFReal). Local radial solids holdup, solids velocity, and pressure drop profiles were experimentally determined. Results show that the implemented model possesses a high predictive quality, predicting pressure drops with an average absolute relative error (AARE) between 8.6%–11.3%; solids holdup with a root mean squared deviation (RMSD) under 5%; and solids velocity with a RMSD under 22%.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 GPT0,203
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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