Bubble behaviour investigation in a wet fluidized bed using digital image analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the presence of liquid bridge forces, wet particles reveal totally different fluidization behaviours than dry fluidized beds. This paper studies the bubble dynamics of wet Geldart‐D particles in a wet 2D fluidized bed. A digital image analysis method is adopted to identify bubbles and extract bubble properties based on MATLAB software. During fluidization, the bubble feature analysis of optimized binary images captures the bubble size variation, bubble fraction, and bubble shape. The results show that the increasing liquid saturation promotes the gas holding capacity of the emulsion phase, leading to the decreasing bubble fraction. When the particle size grows, the stability of the emulsion phase is promoted and hence the average bubble diameter increases. As the liquid saturation increases, the enhancing liquid bridge forces limit the bubble growth and promote the bubble breakage, which contributes to the small bubbles. With respect to the wet particles, of which the diameter is 1 mm and the liquid saturation is over 15%, slugging is likely to be observed, resulting in the increasing equivalent bubble diameter. The growing liquid saturation increases the wide aspect ratio, decreases the shape factor, and disperses the dependence between the two parameters. This indicates that small and irregular bubbles are likely to be seen in wet fluidized beds.
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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 | 0,001 |
| 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 ».