Electric-field enhanced fluidized beds: A low-energy bubble control method
Notice bibliographique
Résumé
Reducing the size of gas bubbles can significantly improve the performance of gas-solid fluidized beds one of the most common reactor types in the chemical industry applied for such diverse systems as gasoline and plastics production to foods processing. However, a control of bubbles in these reactors is difficult to realize without measures that either use a lot of energy or deteriorate the fluidization behavior. In this thesis the application of low-energy electric fields to fluidized beds is decribed. This method is capable of reducing the average bubble size by as much as 80%, while maintaining the free movement of particles so essential to fluidization. The power consumption in such a system, ideally consisting of non-conductive, dielectric particles in dry gas, is as low as 50 W/m3. The smaller bubbles result in better gas-solid mass transfer, which can increase both the conversion and the selectivity for chemical conversions, or the efficiency for physical processes such as drying or coating. In addition, the build-up of electric charge may be lower because the whirling motion of particles around bubbles is reduced. The system is investigated both experimentally and through modelling, on the scale of inter-particle forces, bubble behavior, and reactor performance. A significant increase of the conversion is demonstrated using proof-of-principle ozone decomposition experiments in a 3-D bench scale reactor.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».