大Peclect数多粒径分布球形多孔介质内流动、传质和反应特性的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21276256
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0802.传递过程
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

The characteristics of two components flow, mass transfer and reaction at large Peclet numbers are studied systematically for optimized design of the inner structure and operation and control in porous media made by multi-particulate distribution, combining numerical simulation with experimental and published data. At first, lattice Botlzmann Method (LBM) and Random-walk particle tracer Method (RWM) are developed because LBM has advantages in the problems with complicated boundaries and RWM is good for the convection-diffusion processes with large Peclet numbers, and the mathematical equations on flow, mass transfer and chemical reaction in porous media are built up. The geometry models of porous media with different particle sizes are created by that the sedimentation process of particles is simulated by LBM. The mathematical models are verified by experimental and published data, and then we simulate the flow, mass transfer and reaction for two components in porous media made randomly. Based on the effects of large Peclet number and particle size distribution on flow, mass transfer and chemical reaction processes, we can design the pore structure of porous media and optimize and control the operation.
本项目以解决固体酸烷基化固定床反应器的多孔介质内部结构设计和操作优化控制为研究背景,以数值模拟为主、结合实验和文献数据验证,研究多粒径分布的球形颗粒填充的多孔介质内大Peclet数下双组分溶质在溶剂中流动、传质和反应的特性。因为LBM适合复杂几何边界问题,RWM适合大Pe数下的对流-扩散过程,本项目将发展格子玻兹曼方法(LBM)和随机游走颗粒追踪法(RWM)相耦合的数值方法,建立多孔介质内流体流动、传质和反应的数学模型。然后用LBM模拟多粒径分布颗粒沉积过程来构造随机的多孔介质几何模型。同时搭建固定床冷态试验台,进行不同填充粒径多孔介质内流动和传质过程的实验。实验和文献数据验证模型的有效性后,进行多粒径分布的多孔介质内大Pe数下双组分流动、传质和反应过程的数值模拟。所获得的大Pe数和粒径分布对多孔介质内流动、传质和反应的影响规律,可为固定床反应器内部构型设计和操作优化控制提供理论指导。

结项摘要

本项目以解决固体酸烷基化固定床反应器的多孔介质内部结构设计和操作优化控制为研究背景,以数值模拟为主、结合实验和文献数据验证,系统地研究多粒径分布的球形颗粒填充的多孔介质内大Peclet(Pe)数下溶质在溶剂中流动、传热和传质的特性。因为LBM适合复杂几何边界问题,RWM适合大Pe数下的对流-扩散过程,发展格子玻兹曼方法(LBM)和随机游走颗粒追踪法(RWM)相耦合的数值方法,建立孔隙尺度上多孔介质内流体流动、传质和反应的数学模型;同时建立了REV尺度上LB多孔介质内流动、传热和传质数学模型。搭建上流式反应器冷态试验台,进行不同填充粒径、颗粒密度、流体粘度下,多孔介质构成的床层内流动和传质过程的实验。然后用LBM模拟颗粒沉积过程来随机构造均质和非均质的颗粒填充型多孔介质几何模型,同时基于二维的Voronoi图构建了均质和非均质结构的毛细管型多孔介质几何模型。验证所建数学模型和数值方法的有效性后,进行孔隙尺度上和REV尺度上均质和非均质多孔介质内大Pe数下流动、传热和传质过程的数值模拟。根据均质和非均质多孔介质内流动、传热和传质的影响规律,从而进行床层内部构型设计和操作优化控制。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
REV尺度多孔介质格子Boltzmann方法的数学模型及应用的研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    化工进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵元生;李媛媛;杨巧文;杨超
  • 通讯作者:
    杨超
Direct simulation of the influence of the pore structure on the diffusion process in porous media
直接模拟多孔介质中孔隙结构对扩散过程的影响
  • DOI:
    10.1016/j.camwa.2013.08.032
  • 发表时间:
    2014-02
  • 期刊:
    Computers & Mathematics with Applications
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Lou, Xiaojun;Li, Sha;Yang, Chao;Yin, Xiaolong
  • 通讯作者:
    Yin, Xiaolong
上流式反应器中流体流动及返混特性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    化学工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨钊;娄晓军;雍玉梅;杨超
  • 通讯作者:
    杨超
Numerical simulation of steady flow past a liquid sphere immersed in simple shear flow at low and moderate Re
低中Re下简单剪切流中浸没液体球体稳定流动的数值模拟
  • DOI:
    10.1016/j.cjche.2014.10.005
  • 发表时间:
    2015-01-01
  • 期刊:
    CHINESE JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Li, Run;Zhang, Jingsheng;Yang, Chao
  • 通讯作者:
    Yang, Chao
Transport of Wetting and Nonwetting Liquid Plugs in a T-shaped Microchanner
T 形微通道中润湿和非润湿液塞的传输
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Chinese Journal of Chemical Engineering
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Yong Yumei;Li Sha;Yang Chao;Yin Xiaolong
  • 通讯作者:
    Yin Xiaolong

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    程荡;程景才;雍玉梅;杨超;毛在砂
  • 通讯作者:
    毛在砂
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  • 期刊:
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    --
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王威杰;雍玉梅;杨超;于康
  • 通讯作者:
    于康
流量变化对液固流化床瞬态流化特性的影响
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    尤东光;雍玉梅;杨超;张伟鹏;梁杰
  • 通讯作者:
    梁杰

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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