Notice bibliographique
Résumé
Yield stress fluids are commonly encountered in the pharmaceutical, wastewater and bioprocess industries. On agitation of these fluids with an impeller, a zone of significant motion (cavern) is formed surrounded by stagnant regions. These inhomogeneous conditions are undesirable from a product quality standpoint. Therefore, to evolve a mixing system design that would eliminate these problems, experimental measurements of mixing time were obtained and combined with power consumption to provide a measure of mixing system efficiency. The effect of different parameters such as fluid rheology, impeller rotational speed, impeller type and impeller clearance on the mixing times was also investigated. In addition, using CFD, numerical mixing times were calculated and a comparison of the numerical and experimental mixing times were conducted to investigate the capability of the CFD tool to correctly predict the homogenization process in mixing tanks. In general, it was observed that the power characteristics of the different agitators were well reproduced by the computational package. In addition, CFD was able to correctly predict the effect of impeller rotational speed and fluid yield stress on the mixing times. However, the effect of impeller clearance on the mixing time was not correctly predicted by the CFD package when compared with experimental results obtained in this work as well as those obtained by other researchers. A comparison of the impellers used in this study (Pitched Blade Turbine (PBT), marine propeller and Lightnin A320) using the mixing time correlations available in the literature to fit the experimental data revealed that the PBT was superior to the other impellers in mixing yield stress fluids. In addition, the validated CFD model was used to measure the dimensions of the cavern formed around the impeller and it showed good agreement with the Elson's cavern model.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».