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Enregistrement W4401433269 · doi:10.1002/cjce.25441

Hydrodynamics and mass transfer studies on plate‐type microchannel reactor for liquid–liquid systems

2024· article· en· W4401433269 sur OpenAlexvenueno aff
Pranita A. Karekar, Vishwanath H. Dalvi, Chandrakanth R. Gadipelly, Ashwin W. Patwardhan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroreactorMass transferPressure dropMechanicsResidence time distributionMicrochannelMaterials scienceMass transfer coefficientDrop (telecommunication)Mass fractionWork (physics)TRACERDissipationFlow (mathematics)ThermodynamicsAnalytical Chemistry (journal)ChemistryComposite materialChromatographyMechanical engineeringPhysicsNuclear physicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work reports hydrodynamic and mass transfer studies on a novel microreactor that can passively break up liquid–liquid slugs using judiciously placed internals. The reactors were fabricated in stainless steel (SS‐316 L, hereafter SS) and PMMA (hereafter acrylic). The performance of both is comparable to the current state‐of‐the‐art in microreactor technologies. A separated flow model is proposed to estimate the pressure drop for two‐phase flows, with a mean absolute error (MAE) of 15.44% in SS and 19.83% in acrylic, respectively. Pulse tracer experiments were performed for residence time distribution (RTD) studies. They are fitted to a model for the prediction of RTD for single and two‐phase flows. The results obtained from mass transfer experiments show that the volumetric mass transfer coefficient () in the case of SS reactor is, on average, 2.4 times higher than acrylic. A correlation is developed for estimating the based on total velocity and phase fraction, providing better fits than the models based on energy dissipation. All studies show that wall characteristics significantly impact the hydrodynamics and mass transfer phenomena since the pressure drop and the are greater in (the rougher) SS than in acrylic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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