Computational fluid dynamics (CFD) analysis of mixing in styrene polymerization
Notice bibliographique
Résumé
A styrene polymerization in a lab-scale CSTR equipped with a pitched blade turbine impeller was simulated using the computational fluid dynamics (CFD) approach. The impeller motion was integrated in the geometry using the multiple reference frame (MRF) technique. The presence of non-linear source term and the highly coupled nature of transport equations of the polymerization, made the convergence difficult to achieve. The effects of the impeller speed, the input-output locations and the residence time on the polymerization in the CSTR were investigated. The CFD simulation shows that good mixing remained limited to the impeller region. Regions far from the impeller remained unmixed due to high viscosity of the polymer mass. The path lines of the particles, released at the inlet, were also generated to analyze the reaction progress as the chemicals travel throughout the reactor. The monomer conversion computed using the CFD model was compared to data reported in the literature. Conversion predicted using the CFD model is in good agreement with that obtained from the CSTR model at low residence time. However, the CFD predicted coversions were higher than those calculated from the CSTR model, at high residence time. It was found that the input-output locations had significant effect on the conversion and the homogeneity in the CSTR.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».