Experimental study and CFD simulation of VOC adsorption on 3D-printed zeolite honeycombs
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional additive manufacturing is an innovative method for creating customized geometries and rapid prototyping of honeycomb adsorbents. In this study, a combination of additive manufacturing and computational fluid dynamic simulation was used as a rapid prototyping approach to analyze volatile organic compound (VOC) adsorption behavior, which could be used prior to mass production of an adsorbent. Zeolite honeycomb adsorbent samples were prepared by direct ink writing and a three-dimensional mass and momentum model was used to predict the dynamic adsorption of VOCs on the prepared honeycombs. The simulation results were then compared to experimental measurements with the samples to assess the model’s accuracy and performance. Dynamic adsorption simulations predicted concentration breakthrough profiles for isopropanol (IPA) and 1,2,4-trimethylbenzene (TMB) with a mean absolute relative error below 7 % and 5 % breakthrough times within 9 % accuracy. The change from a triangular to a square channel shape resulted in a notable improvement in the removal efficiency (∼6%). This study demonstrates that combining simulation with direct ink writing is an effective approach for rapid prototyping of structured adsorbents. This methodology enables the rapid optimization and customization of adsorbents for targeted applications, such as VOC adsorption in automotive industry painting booths.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».