Dynamic & CFD modeling of a continuous-flow mixer using fluids with yield stress
Notice bibliographique
Résumé
A continuous-flow mixer was designed and built in the Mixing Technology Lab, Chemical Engineering Department at Ryerson University to study mixing of xanthan gum solutions in water, a pseudoplastic fluid possessing yield stress. The extent of flow non-ideality was quantified using a dynamic model that incorporated the extent of channeling and the effective mixed volume within the mixing vessel. Dynamic tests were made using a frequency-modulated random binary input of a brine solution. The same experiments were simulated using Fluent, a Computational Fluid Dynamics (CFD) package. CFD flow fields were used to obtain the system dynamic response to a tracer injection applied at conditions indentical to the experimental conditions. The extent of channeling and effective mixed volume were determined and then compared with the parameters obtained experimentally. Experimental and CFD results show that the extent of non-ideal flow is significantly affected by impeller speed, impeller type, feed flow rate, fluid rheology, and exit location. The performance of continuous mixed vessels can be improved by increasing impeller speed, decreasing feed flow rate, and decreasing solution concentration. However, decreasing feed flow rate and solution concentration reduces the production capacity of the process. Increasing impeller speed may require modification to the motor and can cause air entrainment. Therefore, other remedies such as relocating the exit location and using the proper type of impeller may be taken into consideration. The results show that the extent of non-ideal flow was reduced using the bottom output and flow efficiency in the vessel was enhanced using A320 impeller.
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 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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».