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Enregistrement W4206630673 · doi:10.1002/cjce.24352

Bubble size distribution and gas holdup in bubble columns employing non‐ <scp>Newtonian</scp> liquids: A <scp>CFD</scp> study

2022· article· en· W4206630673 sur OpenAlexafffundvenue
Meljin Madavana Paul, Leila Pakzad

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBubbleMechanicsCoalescence (physics)Computational fluid dynamicsBreakageSpargingNewtonian fluidMass transferMaterials scienceThermodynamicsChemistryPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The hydrodynamics involved with the rise of air bubbles in shear‐thinning non‐Newtonian liquids in bubble columns was investigated using computational fluid dynamics (CFD). In bubble columns, the bubble size distribution (BSD) and gas holdup significantly affect the mass transfer rates and the reactor design. Consequently, the influence of superficial gas velocity, flow index, consistency index, sparger bubble size, and yield stress were analyzed on a local and global scale. The bubble sizes and the coalescence and breakage phenomena were incorporated using the homogeneous discrete method of the population balance model (PBM). The bubbles underwent coalescence during ascent and exhibited bimodal distribution. The radial homogeneity of the gas phase increased axially. Moreover, the zones of low liquid dynamic viscosity produced zones of a high gas holdup. Though the dual effect of viscosity on gas holdup was non‐existent, the gas holdup surged after 35.1 mPa s at the mid‐zone and remained constant thereafter. The noteworthy differences in simulation results put further emphasis upon the importance of sparger bubble size in CFD modelling. A decrease in the overall gas holdup and the axial air velocity with yield stress was observed. CFD simulation proved capable of providing results in reasonable agreement with experiments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,169 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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