Exploring two-phase bubble dynamics and convective mass transfer in thermochemical Cu–Cl cycle for hydrogen production
Notice bibliographique
Résumé
• Sparger sizes influence on the bubble size distribution and mass transfer analyzed. • An empirical mass transfer model has been developed using Buckingham PI theorem. • Developed an empirical correlation: Sh = Re 0.726 Bo 0.083 • Bubble dynamics of the Cu–Cl for H 2 production could be optimized. • A non-linear relationship between bubble size and mass transfer rate is observed. In water-splitting processes such as thermochemical cycles for hydrogen production, phase transitions cause bubble flow, vapor transfer, and gas redissolution. Proper bubble formation and distribution can significantly reduce energy required for gas dispersion and mixing, enhancing operational efficiency. The research examines bubble dynamics across various sparger sizes and develops a mass transfer model. The Re numbers range from approximately 630 to 1660, and the corresponding Bo numbers vary between 0.35 and 4. An empirical correlation for the Sh number is developed using a multi-objective genetic algorithm, demonstrating excellent predictive capability (R 2 ≈ 0.98). A predictive 1D model for a rising bubble in rectangular reactors is formulated, which is directly applicable to water-splitting processes such as the thermochemical Cu–Cl cycle. Results demonstrate that as bubbles grow larger, the increase in mass transfer rate becomes less pronounced due to a relatively smaller interfacial area for mass transfer per unit volume of gas.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».