Analyzing mixing behavior in a double paddle blender containing two types of non-spherical particles through discrete element method (DEM) and response surface method (RSM)

离散元法 叶轮 混合(物理) 机械 Péclet编号 转速 材料科学 热扩散率 粒子(生态学) 数学 流量(数学) 生物系统 工程类 复合材料 物理 机械工程 热力学 地质学 海洋学 量子力学 生物
作者
Behrooz Jadidi,Mohammadreza Ebrahimi,Farhad Ein‐Mozaffari,Ali Lohi
出处
期刊:Powder Technology [Elsevier]
卷期号:427: 118761-118761 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.powtec.2023.118761
摘要

The discrete element method (DEM) and experiments were used to examine the mixing mechanisms and flow patterns in a twin-paddle blender containing two types of non-spherical particles. The applicability of the GPU-based DEM model was demonstrated through calibration tests using a classical rotary drum. Afterward, the calibrated DEM model was utilized to investigate the impact of factors such as the vessel fill level, paddle rotational speed, and particle number ratio on mixing performance. The relation between mixing performance and the operational parameters was predicted using the Response Surface Method (RSM). An escalation in the fill level, coupled with a reduction in impeller speed, led to a rise in the overall number of particles that came into contact with one another, suggesting an increase in the compactness of the mixture. The computed Peclet numbers and diffusivity coefficients revealed that diffusion was the prevailing mixing mechanism.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
无花果应助欢喜的晓蕾采纳,获得10
刚刚
赘婿应助阿湛采纳,获得10
刚刚
农学小王完成签到 ,获得积分10
1秒前
Orange应助大舟Austin采纳,获得10
3秒前
汉堡包应助访云采纳,获得10
4秒前
科研通AI2S应助雪中采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
1111发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
pietro发布了新的文献求助20
6秒前
7秒前
小迷糊完成签到,获得积分10
8秒前
兔子发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
巫马剑鬼完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
三年A班完成签到,获得积分20
10秒前
12秒前
远道发布了新的文献求助10
13秒前
Lucas应助crowd_lpy采纳,获得10
13秒前
Sunrising发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
科目三应助马铃鼠采纳,获得10
14秒前
15秒前
海湾电报完成签到 ,获得积分10
16秒前
18秒前
18秒前
dyfsj发布了新的文献求助30
18秒前
樱木没有花道完成签到 ,获得积分10
19秒前
hhhh发布了新的文献求助10
20秒前
pp应助ZYH采纳,获得10
20秒前
21秒前
顾矜应助Wang采纳,获得10
22秒前
幸福的龙猫完成签到 ,获得积分10
22秒前
卡尔拉完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
冷静的莞发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
高分求助中
Evolution 10000
юрские динозавры восточного забайкалья 800
English Wealden Fossils 700
Distribution Dependent Stochastic Differential Equations 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
A new species of Velataspis (Hemiptera Coccoidea Diaspididae) from tea in Assam 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3157924
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2809233
关于积分的说明 7881039
捐赠科研通 2467723
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1313692
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 630480
版权声明 601943