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Enregistrement W4252785175 · doi:10.32920/ryerson.14665599.v1

Using tomography, CFD, and dynamic tests to study the continuous-flow mixing of yield-pseudoplastic fluids

2021· preprint· en· W4252785175 sur OpenAlexafffund
Dineshkumar Patel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésShear thinningComputational fluid dynamicsMixing (physics)RheologyMechanicsMaterials scienceFlow (mathematics)Yield (engineering)Flow visualizationMechanical engineeringEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The major technological challenges faced by modern chemical industries are non-ideal flows such as dead zones and channeling encountered in the mixing of fluids with complex rheology. These cause sub-optimal mixing and lead to low quality products and high costs of raw materials. Therefore, the core objectives of this study were to develop methodology and tools to design an efficient continuous-flow mixing system for the fluids with complex rheology using electrical resistance tomography (ERT), computational fluid dynamics (CFD), and dynamic tests. The xanthan gum solution, which is a pesudoplastic fluid with yield stress, was used to study the dynamic behavior of the continuous-flow mixing process. The power consumption, cavern size, mixing time, and the extents of channelling and the fraction of fully mixed volume were successfully determined using dynamic tests, ERT tests, and CFD simulations and used as mixing quality criteria. A novel and efficient method was developed for flow visualization in the continuous-flow mixing of opaque fluids using 2D and 3D tomograms. A unique study on identifying the sources of flow non-ideality in non-Newtonian fluids with yield stress was done by visualizing the flow pattern inside the continuous-flow mixing vessel using 2D and 3D tomograms. The deformation of the cavern was analyzed and quantified in the continuous-flow mixing system for yield-pseudoplastic fluids using ERT. Moreover, the cavern volume was compared with the fully mixed volume and it was found that the latter was higher due to the extra momentum induced by the inlet-outlet flow. A novel study on exploring the effect of the rheological parameters of the pseudoplastic fluids with yield stress on the non ideal flows in a continuous-flow mixing system was performed using CFD. The CFD results revealed that the mixing quality was improved when the degree of the shear thinning was increased. The ratio of the residence time to the batch mixing time was evaluated to achieve ideal mixing for the continuous-flow mixing of yield-pseudoplastic fluids using dynamic tests and ERT. It was found that the ratio of residence time to the batch mixing time should be at least 8.2 or higher to achieve ideal mixing.

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)0,000
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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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