Laminar mixing of Newtonian and <scp>non‐Newtonian</scp> fluids in <scp>SMX</scp> static mixer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This report is focused on understanding the mixing performance of Newtonian and non‐Newtonian fluids in an SMX static mixer through computational fluid dynamics (CFD) study in Simcenter STAR‐CCM+. For this, the standard SMX mixer with four mixer elements of radius 26 mm was chosen. The aspect ratio ( L / D ) was taken as 1. The model constructed was compared using pressure drop ratio values available in literature. First, the design was validated for Newtonian fluid, then for shear‐thinning fluid (non‐Newtonian). Mixing patterns produced through particle tracking approach revealed how blending improved as the fluid moved downstream and interacted with increasing number of mixer elements. A sensitivity study was undertaken to investigate the effect of particle injection mechanism on the mixing process. Two injection methods, vertical and horizontal, were explored to check the influence of injection position on mixing. The results indicate that for the given configuration irrespective of the injection location, at least four mixing elements are needed to achieve good mixing for both Newtonian and shear‐thinning fluids investigated in this study. Statistical reports were used to quantify mixing to understand the mixing behaviour for Newtonian and non‐Newtonian fluids with change in Reynolds number. At high Reynolds number, non‐Newtonian fluids exhibited better mixing abilities. Further, efforts were taken to optimize the various design parameters to produce the most optimum solution with a single mixer element for Newtonian fluid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».