Cohesive particle–fluid systems: An overview of their <scp>CFD</scp> simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solid particles may experience different kinds of cohesive forces, which cause them to form agglomerates and affect their flow in multiphase systems. When such systems are simulated through computational fluid dynamics (CFD) programs, appropriate modelling tools must be included to reproduce this feature. In this review, these strategies are addressed for various systems and scales. After an introduction of the different forces (van der Waals, electrostatic, liquid bridge forces, etc.), the modelling approaches are categorized under three methodologies. For diluted slurries of very fine particles, many researchers succeeded with pseudo‐single phase approaches, employing a model for the non‐Newtonian rheology. This was especially popular for sludges in anaerobic digestions or certain types of soils. In other cases, continuum‐based approaches seem to be more adequate, including cohesiveness in the kinetic theory of granular flows or the restitution coefficient. Geldart‐A particles experiencing van der Waals forces are the primary focus of such studies. Finally, when each particle is modelled as a discrete element, the cohesive force can be directly specified; this is especially widespread for the wet fluidization case. For each of these approaches, a general overview of the main strategies, achievements, and limits is provided.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».