Using electrical resistance tomography (ERT) and computational fluid dynamics (CFD) to study the mixing of pseudoplastic fluids with a SCABA 6SRGT impeller
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this work is to use electrical resistance tomography (ERT) and computational fluid dynamic (CFD) modeling to investigate the flow field generated by a Scaba 6SRGT impeller in the agitation of the xanthan solution, as a pseudoplastic fluid with yield stress. ERT provides a non-destructive technique to measure, in three dimensions, the concentration fields inside the mixing tanks. Using ERT, the impeller flow pattern, the dimensions of the cavern formed and the mixing time in the agitation of xanthan solutions were evaluated. The sizes of cavern measured using ERT were in good agreement with that calculated using Elson's model (cylindrical model). ERT provides both overall mixing time using 1264 probes (316 probes for each plan) and local mixing time using 4 selected probes or pixels. The dimensionless mixing times obtained from ERT were correlated well with the Moo-Young correlation, confirming that increased impeller speeds decreases the mixing times. The 3D flow field generated by a Scaba 6SRGT impeller and tracer homogenization in the agitation of xanthan gum were also simulated using the commercial CFD package (FLUENT). The experimental torque measurements were used to validate the numerical simulations. The validated CFD model provided useful information regarding the impeller pumping capacity and flow pattern, the velocity profiles, the formation of cavern around the impeller, and the mixing time. CFD results show good qualitative as well as quantitative agreement with the experimental results and theory. The sizes of cavern measure using CFD were in good agreement with that calculated using Elson's model. The local mixing times predicted from CFD simulations agreed well with literature in a way that mixing times varied inversely with the cube root of the power consumed per unit volume of the solution. CFD under predicted the local mixing times measured using ERT by 11-47%.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».