Experimental investigation, modelling, and order of magnitude analysis of oxygen mass transfer in pulsed plate column with <scp>α‐Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub></scp> nanofluid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Volumetric oxygen mass transfer coefficient (kLa) is an important parameter in the design of various reactors and bioreactors. In the present work, the influence of α‐Fe2O3 nanofluid on the enhancement of kLa is studied in a pulsed plate column (PPC). An enhancement factor of greater than one showed that the nanofluid is favourable in enhancing the mass transfer rate. The effect of pulsing velocity on kLa is observed to fall under two regimes: the dispersion regime and emulsion regime. The kLa enhancement factor is found to be higher in TiO2 nanofluid than in α‐Fe2O3 nanofluid, indicating that the type of nanofluid influences the enhancement factor. The order of magnitude analysis showed that localized convection triggered by the Brownian motion of nanoparticles is the phenomenon responsible for kLa enhancement. A dimensionless multiple regression analysis (MRA) model was developed to predict kLa in the nanoparticle loading range of 0.003–0.019 (v/v%), relating the Sherwood number with oscillating Reynolds number (1200 ≤ Reo ≤ 20,000), gas flow Reynolds number (0.135 ≤ Reg ≤0.370), Schmidt number (1300 ≤ Sc ≤2700), and Brownian Reynolds number (2.81 × 10−4 ≤ ReB ≤5 × 10−4). The pseudo‐homogeneous model could accurately predict the enhancement until critical loading conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».