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Enregistrement W6990447538

Development of a Robust Eulerian-Lagrangian Model for Process Intensification of Gas Fluidized and Spouted Beds

2023· other· fr· W6990447538 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésPanacheSurge tankProcess dynamics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: L’existence des écoulements multiphasiques, en particulier les écoulements solide-fluides, dans plusieurs applications industrielles, a conduit les chercheurs à investir beaucoup de temps pour comprendre les phénomènes sous-jacents qui régissent le comportement physique de ces écoulements. En génie chimique, les processus les plus connus impliquant de tels écoulements sont les lits fluidisés et les lits à jets, qui restent prévalents dans l’industrie en raison de leurs propriétés améliorées de transfert de masse et de chaleur. Cependant, ces lits sont complexes à concevoir et à exploiter. Plusieurs études ont été menées pour permettre une conception améliorée et efficace de ces lits, dont beaucoup sont des expériences utilisant des techniques invasives ou non invasives. Néanmoins, les expériences présentent plusieurs limitations, telles que leur coût élevé et le temps nécessaire, ce qui les rend moins efficaces. C’est là que les méthodes numériques jouent un rôle en surmontant les limites des expériences, même si les expériences restent importantes pour la validation des modèles computationnels. Parmi ces méthodes, le modèle à deux fluides (TFM), qui est une approche eulérienne-eulérienne, est capable de modéliser les écoulements multiphasiques, mais sa précision est limitée puisqu’il traite les particules comme un continuum. Une autre approche, l’approche eulérienne-lagrangienne, implique l’application de la dynamique des fluides numérique (CFD) couplée à la méthode des éléments discrets (DEM). Cette méthode est de plus en plus utilisée comme elle simule les écoulements solide-fluide avec une meilleure précision. Néanmoins, elle présente plusieurs limitations, en particulier en termes de temps de calcul, ce qui rend la CFD-DEM inefficace pour la simulation de systèmes industriels de très grande taille. Dans cette thèse, un modèle CFD-DEM à éléments finis d’ordre élevé est développé pour modéliser la fluidisation de particules solides dans des lits fluidisés et des lits à jets. Le modèle permet de prédire tous les régimes, depuis les écoulements laminaires à faibles nombres de Reynolds jusqu’aux écoulements turbulents à nombres de Reynolds élevés. Il permet une meilleure compréhension du comportement de fluidisation des particules et aborde plusieurs des limitations de la CFD-DEM, notamment les schémas de projection des particules sur la grille de la CFD et la limite du ratio entre la taille des particules et la taille des cellules. ABSTRACT: The existence of multiphase flows specifically solid-fluid flows in countless industrial appli-cations such as fluid catalytic cracking units has led scientists and researchers to invest a lot of time trying to understand the underlying phenomena governing the physical behavior of such flows. In chemical engineering, the most known processes involving such flows are fluidized and spouted beds which remain prevalent in industries due to their improved mass and heat transfer properties. However, these beds are complex to design and operate. Various studies have been performed to allow for improved and efficient design of such beds, many of which are experiments using either invasive or non-invasive techniques. Nonetheless, experiments suffer from several limitations, such as being expensive and time consuming which render them less effective. This is where numerical methods play a role in overcoming the limitations of experiments, even though experiments remain important for the validation of the computational models. Among these methods, the two fluid model (TFM) which is a Eulerian-Eulerian approach is capable of modelling multiphase flows, but its accuracy is limited as it treats the particles as a continuum. Another approach, most commonly known as the Eulerian-Lagrangian approach involves the application of computational fluid dynamics (CFD) coupled with the discrete element method (DEM). This method is increasingly being used as it simulates solid-fluid flows with better accuracy. Nevertheless, it suffers from several limitations, specifically computational time, which renders CFD-DEM inefficient for the simulation of very large industrial systems. In this thesis, a high-order finite element CFD-DEM model is developed to model the fluidiza-tion of solid particles in gas fluidized and spouted beds. The model entails the prediction of all regimes from laminar flows at low Reynolds numbers to turbulent flows at high Reynolds numbers. It allows for a better understanding of the fluidization behavior of particles and tackles several of the limitations of CFD-DEM, notably the projection schemes of particles onto the CFD mesh and the particle to cell size ratio limit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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