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Enregistrement W4362585549 · doi:10.1002/cjce.24907

Gas holdup, bubble size distribution, and mass transfer in an airlift reactor with ceramic membrane and perforated plate distributor

2023· article· en· W4362585549 sur OpenAlexvenueno aff
Yanan Zhang, Zhe Lü, Yong Qiao, Kai Guo, Wei Li, Hui Liu, Xue Li, Chunjiang Liu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaOpen Research Fund Program of Science and Technology on Aerospace Chemical Power Laboratory
Mots-clésDistributorAirliftBubbleMechanicsMass transferMaterials scienceMass transfer coefficientInletCeramic membraneCeramicAnalytical Chemistry (journal)ChemistryChromatographyThermodynamicsComposite materialMechanical engineeringBioreactorPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The airlift reactor is one of the most commonly used gas–liquid two‐phase reactors in chemical and biological processes. The objective of this study is to generate different‐sized bubbles in an internal loop airlift reactor and characterize the behaviours of the bubbly flows. The bubble size, gas holdup, liquid circulation velocity, and the volumetric mass transfer coefficient of gas–liquid two‐phase co‐current flow in an internal loop airlift reactor equipped with a ceramic membrane module (CMM) and a perforated‐plate distributor (PPD) are measured. Experimental results show that CMM can generate small bubbles with Sauter mean diameter d 32 less than 2.5 mm. As the liquid inlet velocity increases, the bubble size decreases and the gas holdup increases. In contrast, PPD can generate large bubbles with 4 mm < d 32 < 10 mm. The bubble size and liquid circulation velocity increase as the superficial gas velocity increases. Multiscale bubbles with 0.5 mm < d 32 < 10 mm can be generated by the CMM and PPD together. The volumetric mass transfer coefficient k L a of the multiscale bubbles is 0.033–0.062 s −1 , while that of small bubbles is 0.011–0.057 s −1 . Under the same flow rate of oxygen, the k L a of the multiscale bubbles increases by up to 160% in comparison to that of the small bubbles. Finally, empirical correlations for k L a are obtained.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,466

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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