已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Particle deposition measurements and numerical simulation in a highly idealized mouth–throat

机械 沉积(地质) 计算流体力学 雷诺平均Navier-Stokes方程 颗粒沉积 雷诺数 气溶胶 喉部 湍流 拉格朗日粒子跟踪 粒子(生态学) 大涡模拟 流量(数学) 几何学 物理 气象学 数学 地质学 医学 外科 古生物学 海洋学 沉积物
作者
Yingdi Zhang,Warren H. Finlay,Edgar Matida
出处
期刊:Journal of Aerosol Science [Elsevier]
卷期号:35 (7): 789-803 被引量:100
标识
DOI:10.1016/j.jaerosci.2003.12.006
摘要

A new highly idealized mouth–throat that mimics in vivo deposition in the human oropharynx is proposed in the present study. Deposition of aerosols with mass median diameters of approximately 2.5, 5.0, and 6.0μm is studied experimentally in the proposed highly idealized mouth–throat and two standard USP throats (described in the United States Pharmacopeia, 1995 and 2000, respectively) for steady inhalation flow rates of 30, 60 and 90l/min. Gravimetry is used to measure aerosol deposition in these geometries. Both USP throats show curves of total deposition efficiency that are far below the in vivo average curve (J. Aerosol Med. 2(3) (1989) 285), revealing the inadequacy of the USP throats in replicating realistic mouth–throat geometries. On the contrary, the new proposed highly idealized mouth–throat geometry follows the in vivo average curve and is therefore an excellent candidate for use as a standard in the pharmaceutical field, replacing the available and inadequate USP throats. In addition to the above measurements, numerical simulation of aerosol deposition using computational fluid dynamics (CFD) techniques is also performed. Reynolds averaged Navier–Stokes (RANS) equations with a k–ω turbulence model are used to solve the primary flow and a Lagrangian random-walk eddy interaction model with near-wall correction (J. Aerosol Sci. 35 (2004) 1) is applied in the tracking of individual particles in the highly idealized mouth–throat. The total deposition results obtained from CFD simulation show relatively good agreement when compared with the measured data.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
33完成签到,获得积分0
2秒前
weiwei发布了新的文献求助30
3秒前
晚星就位完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
晚星就位发布了新的文献求助10
10秒前
ZZ完成签到 ,获得积分10
12秒前
余念安完成签到 ,获得积分10
12秒前
Ava应助weiwei采纳,获得30
13秒前
wintersss完成签到,获得积分10
16秒前
小左完成签到 ,获得积分10
19秒前
晚星就位发布了新的文献求助20
20秒前
达瓦里希完成签到 ,获得积分10
21秒前
不与仙同完成签到 ,获得积分10
24秒前
lht完成签到 ,获得积分10
24秒前
24秒前
cenghao发布了新的文献求助10
26秒前
BioGO完成签到,获得积分10
26秒前
zorro3574完成签到,获得积分10
26秒前
太阳雨完成签到,获得积分10
27秒前
lxff关注了科研通微信公众号
28秒前
加油杨完成签到 ,获得积分10
29秒前
太阳雨发布了新的文献求助10
30秒前
阿翼完成签到 ,获得积分10
31秒前
lxff完成签到,获得积分20
32秒前
小黄还你好完成签到 ,获得积分10
34秒前
解惑大师完成签到 ,获得积分10
34秒前
YJL完成签到 ,获得积分10
34秒前
研友_VZG7GZ应助武鑫跃采纳,获得10
37秒前
lxff关注了科研通微信公众号
39秒前
shaangu623完成签到,获得积分20
40秒前
无花果应助科研通管家采纳,获得30
43秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
盼夏完成签到,获得积分10
43秒前
开放青旋应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
小小应助科研通管家采纳,获得30
43秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
44秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
44秒前
44秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
人脑智能与人工智能 1000
理系総合のための生命科学 第5版〜分子・細胞・個体から知る“生命"のしくみ 800
普遍生物学: 物理に宿る生命、生命の紡ぐ物理 800
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
King Tyrant 720
Silicon in Organic, Organometallic, and Polymer Chemistry 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5606479
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4690888
关于积分的说明 14866406
捐赠科研通 4705982
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2542717
邀请新用户注册赠送积分活动 1508129
关于科研通互助平台的介绍 1472276