Effects of flow velocity and bubble size distribution on oxygen mass transfer in bubble column reactors—A critical evaluation of the computational fluid dynamics‐population balance model
Notice bibliographique
Résumé
Computational fluid dynamics (CFD) is used to simulate a bubble column reactor operating in the bubbly (homogenous) regime. The Euler-Euler two-fluid model, integrated with the population balance model (PBM), is adopted to compute the flow and bubble size distribution (BSD). The CFD-PBM model is validated against published experimental data for BSD, global gas holdup, and oxygen mass transfer coefficient. The sensitivity of the model with respect to the specification of boundary conditions and the bubble coalescence/breakup models is assessed. The coalescence model of Prince and Blanch (1990) provides the best results, whereas the output is shown to be insensitive to the breakup model. The CFD-PBM study demonstrates the importance of considering the BSD in order to correctly model mass transfer. Results show that the constant bubble size assumption results in a large error in the oxygen mass transfer coefficient, while giving acceptable results for gas holdup. PRACTITIONER POINTS: Constant bubble size (CBS) and population balance model (PBM) are compared for a bubble column reactor. Both PBM and CBS can predict gas holdup; however, PBM can correctly predict gas-liquid mass transfer whereas CBS cannot. Best practices for selecting coalescence, breakup, and drag models are determined.
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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 | 0,001 | 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 ».