Precision mist injection strategy for enhanced hydrodynamic stability in oscillating bubbling fluidized beds
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates precision mist injection into a cuboidal pseudo-2D fluidized bed on a robotic sea wave simulator to stabilize bubbling and homogenize hydrodynamics under 9° inclination and 0.1 Hz rolling motion. Digital image analysis and particle image velocimetry are used to evaluate the effects of mist injection on defluidization, void fraction, particle motion, and fluidization regime changes. Liquid injection effectively reduces bubble and slug sizes and controls particle velocities without causing defluidization/agglomeration. Symmetric injection is ineffective in inclined beds and does not significantly reduce slug size in rolling beds, but does reduce bubble size. Asymmetric injection consistently performs better, especially in rolling conditions, by reducing bubble size and velocity and reducing slugging. Double point injection proves to be the most reliable and significantly reduces bed maldistribution in rolling configurations. These results suggest potential offshore applications, where mist-induced surface changes reduce sensitivity to sea-like motion. • Precise liquid injection reduces bubble and slug size, and particle velocity. • Non-targeted mist injection is to be avoided for inclined beds. • Targeted injection outperforms non-targeted option for curbing slug control. • Successful reduction of slugs in rolling fluidized bed is achieved.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».