CPFD Simulation of Gas-Solid Flow in Dense Phase Zone of Pant-Leg Fluidized Bed with Secondary Air
Notice bibliographique
Résumé
Aggregation of fluidization media may appear at the dense phase region of the pant-leg fluidized bed near the incline walls. When the particles flow along the inclined wall, the friction and drag force will cause the particles to accumulate on the inclined wall, resulting in an uneven distribution of particles. The stagnant zones can be minimized by correctly arranging secondary air. Computational particle fluid dynamics (CPFD) method was used to simulate the gas-solid two-phase flow pattern in the dense phase region of pant-leg fluidized bed. Cold tests were performed on a benchtop pant-leg fluidized bed. A high speed imaging technology was used to monitor the flow pattern in the dense phase area, whereas the bubble size and residence time were compared to verify the accuracy of the simulation. The gas-solid flow patterns under various models were simulated. The influence of different secondary air velocities on the reduction of stagnant zone in the dense phase zone of the fluidized bed were predicted. The results indicated that the introduction of secondary air could effectively promote the mixing of particles, and weaken the accumulation of particles on the inclined wall surface. Moreover, secondary air can effectively promote the flow between the gas-solid two-phases and improve the combustion characteristics in the furnace.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».