Effect of inlet structure parameters of dispersed phase on flow field characteristics in a liquid–liquid cyclone reactor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The shear strength and concentration distribution characteristics in a liquid–liquid cyclone reactor (LLCR) were studied using the RSM turbulent model. The influence of tangential slot height–number ( h–n ), axial centre position of the slot ( c ), and distance between the upper end of the slot and the lower end of the guide vane ( d ) on the mixing performance of two liquids in LLCR were studied. The mixing performance was quantified using dispersed tangential velocity gradient G and mean dispersion uniformity ( β ) respectively. The research results indicated that adjustments of structural parameters showed influence on the shear strength in LLCR. By reducing d , realigning the centres of tangential slots, buffer chambers, and dispersed‐phase inlets, and increasing the number of inlets, the β of LLCR was optimized and highest decrease was 0.09, thereby improving mixing efficiency. Moreover, models with moderate h–n ( h–n = 30–4, 24–5) exhibit both reduced β and enhanced mixing efficiency after optimizing parameter c , particularly when tangential slots and guide vanes are closely integrated without overlapping interference ( d = 0, 3, 5). In summary, the optimal models for mixing efficiency obtained by changing the tangential slot structure are 30–4–82–112 and 30–4–72–102.
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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 | 0,001 |
| 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 ».