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Enregistrement W4290830784 · doi:10.1002/cjce.24600

A new streamlined bubble‐cap distributor for high gas–liquid ratio and the liquid distribution mechanisms

2022· article· en· W4290830784 sur OpenAlexvenueno aff
Hanyang Mo, Yumei Yong, Kang Yu, Wenqiang Chen, Chao Yang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDistributorBubbleMechanicsFlow (mathematics)Liquid phaseDistribution (mathematics)Materials scienceMathematicsMechanical engineeringThermodynamicsEngineeringPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The bubble‐cap distributor is the most commonly used and critical internal for trickle bed reactors but holds the inherited disadvantage of liquid central aggregation when operating at a high gas–liquid ratio. A new bubble‐cap distributor with a streamlined downcomer was developed in this paper to counter back the liquid aggregation and improve its comprehensive performance. The effect of the streamline parameters of the new distributor on liquid distribution was systematically explored by the coupled Euler–Euler‐population balance equation (PBE) model. Compared with the classical and polyline converging–diverging structures, the results showed that the streamlined downcomer was a key to generating radial velocity of two‐phase flow and reducing the liquid central aggregation for the bubble‐cap distributor. The mechanism of well‐distribution was explored for the new distributor. Lower converging and diverging angles enhance the distribution performance. A downcomer with a small converging angle and a 30° diverging angle was recommended for dispersing the central aggregated liquid column and acquiring the high distribution uniformity and spray covering circle. These data would be helpful to the optimal design and scale‐up of the bubble‐cap distributor in further industrial applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,153 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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