Numerical study of a stochastic particle algorithm solving a multidimensional population balance model for high shear granulation
Numerical study of a stochastic particle algorithm solving a multidimensional population balance model for high shear granulation
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求解高剪切造粒多维群体平衡模型的随机粒子算法的数值研究
DOI：
10.1016/j.jcp.2010.06.021
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发表时间：
2010
影响因子：
4.1
通讯作者：
Braumann A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Braumann A
本文讨论湿法造粒过程的多维颗粒平衡模型的计算问题。湿法制粒是一种由小颗粒和粘结剂形成复合颗粒的制造方法。对湿法制粒五维种群平衡模型的随机粒子算法进行了详细的数值研究。每个颗粒由两种类型的固体(含气孔)和外部和内部液体(位于气孔中)组成。考虑了颗粒的几种转变，包括聚合、压实和破碎。关于确定数值粒子数量的参数执行收敛研究。计算了系统的平均性质。此外，该组合被细分为实际相关的大小类别，并根据每一类别中的质量和颗粒孔隙率进行分析。这些结果说明了多维方法的重要性。最后，讨论了与随机模型相对应的动力学方程。
This paper is concerned with computational aspects of a multidimensional population balance model of a wet granulation process. Wet granulation is a manufacturing method to form composite particles, granules, from small particles and binders. A detailed numerical study of a stochastic particle algorithm for the solution of a five-dimensional population balance model for wet granulation is presented. Each particle consists of two types of solids (containing pores) and of external and internal liquid (located in the pores). Several transformations of particles are considered, including coalescence, compaction and breakage. A convergence study is performed with respect to the parameter that determines the number of numerical particles. Averaged properties of the system are computed. In addition, the ensemble is subdivided into practically relevant size classes and analysed with respect to the amount of mass and the particle porosity in each class. These results illustrate the importance of the multidimensional approach. Finally, the kinetic equation corresponding to the stochastic model is discussed.
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DOI：
--
发表时间：
1992
期刊：
影响因子：
--
作者：
M. Vicanek;N. Ghoniem
通讯作者：
N. Ghoniem
影响因子：
3.7
作者：
J. P. Gooch;M. Hounslow
通讯作者：
J. P. Gooch;M. Hounslow
粒化的三维群体平衡模型，具有成核和聚集现象的机械表示
影响因子：
4.7
作者：
J. M. Poon;C. D. Immanuel;F. Doyle;J. Litster
通讯作者：
J. Litster
宽粒度分布物料转鼓造粒的群体平衡建模
影响因子：
5.2
作者：
A. A. Adetayo;J. Litster;S. Pratsinis;B. J. Ennis
通讯作者：
B. J. Ennis
影响因子：
4.7
作者：
A. Vikhansky;M. Kraft
通讯作者：
A. Vikhansky;M. Kraft