Application of the Force Balance Model and Fractal Scaling Analysis for Size Estimation of the Complex-Agglomerates in a Conical Fluidized Bed
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 179
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJCCE-40-3_025
تاریخ نمایه سازی: 17 خرداد 1404
چکیده مقاله:
The size estimating of fluidized Titania agglomerates in a conical fluidized bed was studied by force balance model and fractal scaling analysis. The primary size of Titania Nano Particles (NPs) was ۲۱ nm, while for complex agglomerates was in the size range of several hundred micrometers. The formation mechanism of simple-agglomerate and complex-agglomerate structures was studied experimentally. The size distribution and morphology of agglomerates were determined by advanced laser dynamic imaging and scanning electron microscopy. The AFM-nanoindentation test was used to determine the elastic modulus of agglomerates with porous structures. The size distribution of Titania NP agglomerates was estimated by the fractal analysis through the relationship between the number of particles and gyration diameter. The fractal exponent obtained from the power-law scaling of agglomerates and the complex agglomerate sizes were determined experimentally and theoretically. A simple theoretical model was applied to estimate the complex agglomerates' size based on the equilibrium of the separation and cohesion forces. The proposed model showed satisfactory results compared with the experimental data. The results of the present study can help to determine the critical gas velocity in achieving the desired agglomerate size of Titania NPs.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ali Reza Bahramian
Chemical Engineering Department, Hamedan University of Technology, P. O. Box ۶۵۱۵۵ Hamedan, I.R. IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :