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Enregistrement W4307854463 · doi:10.1002/cjce.24742

Euler <scp>multiphase‐CFD</scp> simulation on a bubble‐driven gas–liquid–solid fluidized bed

2022· article· en· W4307854463 sur OpenAlexaffvenue
Yingjie Liu, Shibao Guo, Jesse Zhu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleDragFluidizationMechanicsFluidized bedLocal BubbleCoalescence (physics)Computational fluid dynamicsTwo-fluid modelDrag coefficientMaterials scienceThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An integrated flow model was developed to simulate the fluidization hydrodynamics in a new bubble‐driven gas–liquid–solid fluidized bed using the computational fluid dynamic (CFD) method. The results showed that axial solids holdup is affected by grid size, bubble diameter, and the interphase drag models used in the simulation. Good agreements with experimental data could be obtained by adopting the following parameters: 5 mm grid, 1.2 mm bubble diameter, the Tomiyama gas–liquid model, the Schiller–Naumann liquid–solid model, and the Gidaspow gas–solid model. At full fluidization state, an internal circulation of particles flowing upward near the wall and downward in the centre is observed, which is in the opposite direction compared with the traditional core‐annular flow structure in a gas–solid fluidized bed. The simulated results are very sensitive to bubble diameters. Using smaller bubble diameters would lead to excessive liquid bed expansions and more solid accumulated at the bottom due to a bigger gas–liquid drag force, while bigger bubble diameters would result in a higher solid bed height caused by a smaller gas–solid drag force. Considering the actual bubble distribution, population balance model (PBM) is employed to characterize the coalescence and break up of bubbles. The calculated bubble diameters grow up from 2–4 mm at the bottom to 5–10 mm at the upper section of the bed, which are comparable to those observed in experiments. The simulation results could provide valuable information for the design and optimization of this new type of fluidized system.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,953

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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