MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210263034 · doi:10.1115/imece2021-69136

Numerical Modeling of a T-Junction Static Micromixer With a Periodic Porous Architecture

2021· article· en· W4210263034 sur OpenAlexaff
Mahmoud A. Alzoubi, Oraib Al‐Ketan, Jayaveera Muthusamy, Agus P. Sasmito, Sébastien Poncet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicromixerMicrochannelMixing (physics)Pressure dropLaminar flowMechanicsReynolds numberMaterials scienceGyroidPorosityMicrofluidicsMechanical engineeringComputer sciencePhysicsEngineeringNanotechnologyTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The interest in static micromixers has increased in recent years due in part to their compact design, high area-to-volume ratio, and the absence of moving parts. The passive mixers rely mainly on the flow energy provided by the pumping system. These advantages give passive mixers an apparent edge over conventional active mixers. On the other contrary, the microflow in the static mixers typically occurs in a laminar regime at a low Reynolds number, which leads to a low mixing performance. The mixing is mainly dependent on the diffusion and the impinging of two opposite streams. To obtain a better mixing efficiency, a porous structure could be installed in the mixer’s microchannel. However, a higher pressure across the mixer is to be expected. This paper introduces an innovative mixing enhancement method based on a triply periodic minimal surfaces (TPMSs) porous structure using additive manufacturing (AM) processing. The AM technology presents great potential to develop and optimize various porous matrices that could be used in advanced micro and nano-devices. Gyroid matrix has the capability to provide a better mixing performance at a moderate pressure drop compared to other TPMSs structures. Therefore, in this study, a Gyroid structure is placed in the downstream channel, aiming to boost the mixing performance. A three-dimensional mathematical model that considers conservation of mass, momentum, and species has been derived and implemented to simulate the effect of the proposed structure on the mixing index, pressure drop, and performance index. The latter is introduced as an optimization term to ensure that the optimal configuration will provide high mixing at a relatively low-pressure drop. A parametric study highlighting the impact of Reynolds and Schmidt numbers on the mixing efficiency has been conducted. The results compare the mixing index, pressure drop, and performance index of a micromixer filled with a 20% porosity Gyroid matrix with an identical plain mixer. The results indicate that the Gyroid porous structure significantly improves the mixing efficiency by almost 172%, especially at higher Reynolds numbers (Re = 100 and 500). The penalty, however, is a higher pressure drop. Therefore, installing these structures requires careful consideration during the design and fabrication stage to ensure optimal performance. In addition, the results suggest that the impact of the Schmidt number on the mixing index decreases with increasing Reynolds number. The effect is negligible at Re = 500. The proposed structure could be used to enhance the mixing performance of micromixers in chemical or pharmaceutical applications.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,326

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLattice Boltzmann Simulation StudiesTravaux en français237 207