An insight derived from <scp>CFD</scp> investigation on the regulation of vortex flow in jet impact negative pressure reactors: <scp>VG</scp> baffle structure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The jet impact negative pressure reactor (JI‐NPR) is capable of achieving high efficiency and energy savings through continuous ammonia removal. A large number of multi‐scale vortex structures appear during the evolution of porous jet impingement under negative pressure conditions. The mixed model of mixture and the turbulence model of rsealizable k ‐ ε were used to simulate the flow field and vortex in the reactor. Firstly, the most suitable method to describe the multi‐scale vortex structure is determined. Next, the vortex core and other flow structures were modulated by configuring the spoiler elements. Specifically, the influence of parameters, including the quantity of spoiler elements (baffles), radial distances, and wing widths, on the turbulent flow field were investigated. Finally, the response surface method was used to construct the regression model equations for pressure drop and homogeneity. It is demonstrated that the Ω‐criterion offers a more accurate identification of the flow field inside the JI‐NPR. The baffle structure is conducive to reducing energy dissipation, destabilizing the flow field structure, and improving the interphase flow transfer efficiency. The relevant regression equations and optimal structural parameters are also determined. The present study can provide the foundation for the optimization of the geometry design of the JI‐NPR.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».