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Enregistrement W4391837708 · doi:10.1002/cjce.25219

Area averaging of packed bed in continua conservation equations in axial flow

2024· article· en· W4391837708 sur OpenAlexvenueno aff
Masood Otarod

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsReynolds numberPartial differential equationPacked bedEnergy conservationHeat transferPorosityMathematicsThermodynamicsChemistryPhysicsEngineeringTurbulenceMathematical analysisGeotechnical engineeringChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A novel averaging of the conservation equations for axial flow in packed beds is presented to express the momentum, continuity, and energy equations in terms of the cross‐sectional averages of concentration, temperature, and superficial velocity. The model integrates the radial fluctuations of the intrinsic variables into the partial differential equations of the model and presents a method for the design and analysis of catalytic reactors at a broad range of Reynolds numbers without the necessity of adjusting the operating conditions to minimize the impact of the radial profiles of velocity, concentration, and temperature. Since the control of the industrial reactors is dependent on the average values of the concentration and temperature, the model can be directly employed for design, optimization, and control processes with the added advantage of time and cost savings for both the numerical resolution and laboratory testing expenses. The model is limited to reaction systems with Péclet numbers of less than 700 with an average void fraction of for which the ratio of the bed length‐to‐particle diameter to particle Péclet number exceeds . The model was applied to the simulation of steam methane reforming (SMR). The results indicate that the average equations predict the responses of the SMR properly and thus the model could be reliably utilized for process design, operation, and control.

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 enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,324

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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