Optimizing Metal‐Surface Water Disinfection: CFD Study on Microorganism Collision Against a Triply Periodic Minimal Surface
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research presents a point‐of‐use (POU) water treatment technology utilizing metal/metallic surfaces based on Triply Periodic Minimal Surface (TPMS) structured filtration infills. Computational Fluid Dynamics modeling using Ansys CFX software is employed to analyze the behavior of Escherichia coli bacteria within a continuous liquid phase moving through the filtration infill, assess particle collision dynamics, and evaluate the efficiency of filtration, considering pressure drop as a fundamental factor in process energy consumption. TPMS infill meshes are coded in a Schwarz P shape using Python, and the Darcy‐Forchheimer equation is employed to determine the permeability and resistance loss coefficient of the infill geometry. The results indicate that the TPMS infill efficiently captures particles while introducing a negligible pressure drop into the system. It is found that a single 40 mm infill configuration is the most efficient, exhibiting a higher collision rate compared to the smaller 20 mm infill configuration and a lower pressure drop compared to the two 20 mm infill configurations in the series. Additionally, this study provides insights into the behavior of continuous fluid flow through TPMS infill in view of scaled‐up implementation, including the presence of recirculation zones that can be exploited to further enhance the collision rate of particles.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle