Power consumption in a moving baffle oscillatory baffled reactor: A <scp>CFD</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oscillatory baffled reactors (OBRs) can perform high‐intensity mixing under low power consumption, and thus are viable replacements for stirred tank reactors in biological, chemical, and polymer processes. This study simulated the flow inside a moving baffle OBR with single orifice baffles using computational fluid dynamics (CFD). The effect of operational and geometrical parameters along with the fluid density and viscosity on average power consumption and maximum power consumption was investigated, and appropriate correlations for both average and maximum power consumption were obtained. It was found that average and maximum power consumption are independent of viscosity, and amplitude has a greater impact on maximum power consumption than on average power consumption. These correlations were then compared with available power models (that showed an acceptable level of discrepancies) in the literature. Lower power consumption values obtained from CFD results compared to those obtained from quasi‐steady state model (QSM) and eddy enhancement model (EEM) models (developed for stationary baffle OBRs) under the same operating conditions, along with higher axial dispersion of moving baffle OBRs compared to stationary baffle types under the same operating conditions, indicated that a moving baffle OBR is a more efficient mixing device than a stationary baffle OBR in terms of power consumption. The ratio of average power consumption to maximum power consumption was proven to be independent of the type of fluid and a very weak function of oscillation frequency.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».