Validation of a procedure for the numerical simulations of gas–liquid stirred tanks by means of a computational fluid dynamics approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Impellers with concave and vertically asymmetric blades proved superior gas dispersion capabilities and power consumption characteristics under gassed turbulent conditions with respect to traditional flat‐blade turbines in aerated fermenters. In this study, a pilot‐size gas–liquid tank stirred with an asymmetric blade disk impeller is numerically investigated by means of a Reynolds averaged two‐fluid model combined with a simplified population balance model without adjustable parameters. This work aims at increasing the predictive capabilities of computational fluid dynamics multiphase modelling by validating a computational approach for the realistic simulation of industrial aerated fermenters and thus allowing for a more reliable scale‐up. A methodology for achieving fully predictive results on fundamental variables for gas–liquid stirred tanks such as gassed power consumption, overall gas hold‐up, and volumetric mass transfer coefficient, with affordable computational requirements at pilot and industrial scale is presented. Two‐phase results are compared with the experimental data collected in a geometry matching the computational domain equipped with 3 planes of 16 sensors to enable electro‐resistance tomography measurements and with suitable correlations from the literature. The limits and strength of the numerical procedure are discussed, starting from the comparison between computational predictions and experimental measurements.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».