Numerical study of gas–solid flow characteristics of cylindrical fluidized beds based on coarse‐grained <scp>CFD</scp> ‐ <scp>DEM</scp> method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The existing researches lack the comprehensive comparison of the performance of two‐fluid model (TFM) and computational fluid dynamics‐discrete element model (CFD‐DEM) using a cylindrical fluidized bed as a research object. In addition, the applicability of rotational periodic boundary conditions in CFD‐DEM simulations of cylindrical fluidized beds is still unclear. Therefore, taking cylindrical fluidized bed as the object and studying the performance of different simulation methods can provide guidance for the selection of simulation methods in subsequent related studies. In the present study, TFM and coarse‐grained CFD‐DEM were used in simulations of the fluidized bed to evaluate the performance of different numerical methods. Furthermore, the applicability of rotating periodic boundary conditions in CFD‐DEM simulations was investigated. The results show that TFM and coarse‐grained CFD‐DEM perform in general agreement in predicting macro variables (e.g., overall pressure drop and bed height). However, radial void fraction distribution and void fraction probability density function (PDF) distribution of CFD‐DEM agreed better with the experimental data. CFD‐DEM simulations with rotational periodic boundary conditions applied showed lower predicted void fraction PDF peaks at packed bed heights and poorly modelling particle mixing in the central of cylindrical fluidized bed due to changes in the boundary conditions as well as the number of particle parcels. Therefore, both TFM and CFD‐DEM can obtain reasonable macro variables, but CFD‐DEM predicted more accurate gas–solid two‐phase distribution. The CFD‐DEM with rotating periodic boundary conditions could not reasonably predict the pressure drop and gas–solid two‐phase distribution inside the cylindrical fluidized bed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».