文献

J-GLOBAL ID：202202285336439809   整理番号：22A1094904

細孔ネットワークとニューラルネットワークモデルを用いた多孔質媒体中のコロイド輸送のためのコレクタ接触効率の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of collector contact efficiency for colloid transport in porous media using Pore-Network and Neural-Network models

著者 (6件)： Lin Dantong (State Key Laboratory of Hydro-Science and Engineering, Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Lin Dantong (USDA-ARS, SAWS Unit, Davis, CA 95616, United States) ,  Hu Liming (State Key Laboratory of Hydro-Science and Engineering, Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Alan Bradford Scott (USDA-ARS, SAWS Unit, Davis, CA 95616, United States) ,  Zhang Xinghao (State Key Laboratory of Hydro-Science and Engineering, Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Lo Irene M.C. (Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Sai Kung, Hong Kong, China)
資料名： Separation and Purification Technology  (Separation and Purification Technology)
巻： 290  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0428B  ISSN： 1383-5866  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来のコロイド濾過理論(CFT)は,単一コレクタ接触効率(η)を用いて,コロイドのコレクタ表面への物質移動を記述した。しかし,このアプローチは実際の多孔質媒体の細孔構造と流れ場の完全な複雑性を無視している。本研究では,多孔質媒質形状,流れ場およびコロイド物質移動を,細孔ネットワークモデル(PNM)を用いて定量化した。細孔スケールηのデータベースを,ニューラルネットワークモデル(NNM)を訓練するために有限要素法によって確立した。ηの合理的な予測は,反復数値シミュレーションからユーザを自由にできる相関方程式の代替として開発したNNMの使用の可能性を示した。従来のCFTによる予測とは対照的に,PNMにおけるηの値は分布として生じ,PNMの幾何学パラメータに依存する。ηの平均値は,細孔半径の標準偏差と共に増加し,曲率数と共に減少するが,配位数への依存性はより複雑である。ηの分布に対応する堆積速度係数(k_d)のスケールアップ値をPNMsによる破過曲線によって計算した。次にPNMによるk_dの予測をCFTと比較した。その結果,PNMにより予測されたk_dは速度変化に対してより顕著な応答を示し,CFTによって予測されたk_dよりもコロイド密度変化に対して顕著な応答を示さなかった。PNMとCFT間の流速分布間の比較は,多孔質媒体中の流れ場の高速度領域がCFTで無視され,対流の不十分な考慮につながることを示した。本研究の結果は,コロイドの収集に及ぼす多孔性媒体の複雑な細孔構造の影響を考慮することが必要であることを意味する。Copyright 2022 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： 幾何学 ,  物質移動 ,  シミュレーション ,  対流 ,  有限要素法 ,  濾過 ,  データベース ,  *ネットワーク ,  標準偏差 ,  *コロイド ,  スケールアップ ,  媒質 ,  配位数 ,  流れ場
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  *ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コレクタ接触効率 ,  細孔構造 ,  細孔ネットワークモデル ,  ニューラルネットワークモデル

分類 (2件)： 吸着,イオン交換  (XD02060I) ,  吸収  (XD02090P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 細孔 ,  ニューラルネットワークモデル ,  多孔質媒体 ,  コロイド輸送 ,  コレクタ ,  予測