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J-GLOBAL ID：202102229031303291   整理番号：21A0071182

工業規模流動層のためのデータ駆動フィルタド抗力モデルの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of data-driven filtered drag model for industrial-scale fluidized beds

著者 (6件)： Jiang Yundi (Department of Chemical and Biological Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA) ,  Chen Xiao (School of Chemical Engineering and Technology, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Kolehmainen Jari (Department of Chemical and Biological Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA) ,  Kevrekidis Ioannis G. (Departments of Chemical and Biomolecular Engineering & Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA) ,  Ozel Ali (School of Engineering and Physical Sciences, Heriot-Watt University, Edinburgh EH14 4AS, UK) ,  Sundaresan Sankaran (Department of Chemical and Biological Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA)
資料名： Chemical Engineering Science  (Chemical Engineering Science)
巻： 230  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： B0254A  ISSN： 0009-2509  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 粗いメッシュを用いた大規模ガス-粒子流のシミュレーションとフィルタ2流体モデルアプローチは,サブグリッドスケール不均一構造の影響を説明する構成モデルに決定的に依存する。以前の研究では,小規模システムから開発された抗力補正のための人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルが,先験的および事後試験の両方においてよくあることを示した。本研究では,まず,大規模格子サイズに対するANNモデルの外挿が十分に動作し,次に,Geldart A-B遷移を付加するガスと粒子特性の20の付加的組合せに対して,微細格子シミュレーションを実行した。すべての異なるケースから結果を組み合わせるための適切な追加マーカーとしてReynolds数を同定し,ガスと粒子特性の範囲に使用できる抗力補正のための一般的なANNモデルを開発した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 格子定数 ,  *抗力 ,  シミュレーション ,  フィルタ ,  *流動層 ,  外挿法 ,  混相流 ,  ニューラルネットワーク ,  Reynolds数 ,  二流体模型 ,  構成モデル
準シソーラス用語： SGSモデル ,  *データ駆動 ,  粒子流 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 多相流 ,  CFD ,  データ駆動モデリング

分類 (1件)： 装置内の流れ  (XD01010Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 工業 ,  規模 ,  流動層 ,  データ駆動 ,  抗力 ,  モデル ,  開発