Modelling and simulation of a photocatalytic reactor at high <scp>TiO<sub>2</sub></scp> concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work presents a model of an annular batch slurry photocatalytic reactor using titanium dioxide at high concentrations and pH close to 7. The model considers the effects of the agglomeration of catalyst particles that take place when the reactor operates close to neutral pH. It also includes the adsorption/desorption equilibrium of the contaminant on the catalyst during 1 h in darkness, followed by the photochemical reaction under UV irradiation. The reactor was modelled by a system of differential equations solved using the Micro‐Cap 12 program. This powerful software package numerically solves the differential equations as an equivalent network, providing a convenient graphical interface for model programming and plotting of results. The model was validated with measurements at several catalyst concentrations from 1–2.5 g/L. Aeroxide P25, supplied by Evonik, was used as catalyst, with UV irradiation at a wavelength of 254 nm. Orange II, a widely used azo dye, was chosen as the model contaminant. The model results were in satisfactory agreement with the experimental data. Simulations were carried out with different initial conditions, to analyze the influence of the system variables on the performance of the reactor. In this way, the optimal design criteria at high catalyst concentrations were found. The mathematical model is simple and robust and can be applied in a straightforward way to the design and scaling of photocatalytic reactors. It is also particularly attractive for educational purposes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».