Experimental and model‐based investigation of the droplet size distribution during the mixing process in a batch‐settling cell
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The design of a liquid–liquid gravity settler relies on the experimental investigation and model‐based description of the phase separation process in a batch‐settling cell. However, according to the current state of the art, the modelling assumes a monodisperse droplet size distribution (DSD), which can lead to an inaccurate settler design. This study considers the polydispersity of the initial DSD resulting from the mixing process in the settling cell to enhance the model accuracy. DSDs of o/w and w/o dispersions during the mixing process in a settling cell are investigated in this work for 2‐methyltetrahydrofuran/water and decane/water material systems at hold‐ups of 25–50 vol.% and stirrer speeds of 400–850 min −1 . Sauter mean diameters (SMD) and DSD shapes are analyzed to identify the influence of the investigated parameters on the SMD and DSD and to model the SMD and DSD. The experimental investigation shows that stirrer speed, hold‐up, and interfacial tension significantly affect the DSD, while the viscosity of the continuous phase plays a minor role. The SMD is correlated to the Weber number, viscosity group, and hold‐up by a model with a mean absolute percentage error (MAPE) of 3.6%. The DSD is described by a log‐normal distribution function with a MAPE of 5%. The SMD and DSD models presented in this work can be used to describe the initial DSD of the phase separation process in a batch‐settling cell, considering polydispersity and thus increasing the modelling accuracy of the phase separation process.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».