Characterizing gas–solid fluidization by nonlinear tools: Chaotic invariants and dynamic moments

Llop, Miquel F.; Jand, Nader; Gallucci, Katia; Llauró, Francesc X.

doi:10.1016/j.ces.2011.12.031

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“…Saayman et al (2013) used a fast X-ray tomography for the quantification of the main fluidization regimes. Makkawi and Wright (2002) In the past 20 years, the nonlinear analysis of pressure fluctuations has been used by different research groups (Bai et al, 1997;Johnsson et al, 2000;Llauró and Llop, 2006;Llop et al, 2012;Zijerveld et al, 1998) for both characterization and classification of fluidization regimes. Tahmasebpour et al (2013a,b) studied the transition velocity from bubbling to turbulent fluidization and characterized the various structures in fluidized beds based on recurrence quantification analysis.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

New methods for flow regime identification in bubble columns and fluidized beds

Nedeltchev

2015

Chemical Engineering Science

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

New methods for flow regime identification in bubble columns and fluidized beds

Nedeltchev

2015

Chemical Engineering Science

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“…De maneira similar, van den Bleek e Schouten (1993a) relataram que nas proximidades da transição para o leito fluidizado o valor da entropia de Kolmogorov atinge seu máximo. Llop et al (2012) observaram uma brusca queda da entropia de Kolmogorov quando ocorre transição para o regime pistonado.…”

Section: Aplicação Da Teoria Do Caos Na Identificação Dos Regimes Fluunclassified

“…Nota-se um acréscimo de D na medida em que a velocidade superficial do ar aumenta, alcançando seu valor máximo no momento em que o leito atinge a mínima fluidização e, logo em seguida, ocorre o decréscimo da complexidade do sistema quando as partículas começam a apresentar pistonamento. Trabalhos publicados por van den Bleek e Schouten (1993aSchouten ( , 1993b, Gou et al (2003) e Llop et al (2012) também observaram declives, tanto na curva de D quanto K, após atingida a fluidização. Esta constatação evidencia que a formação de bolhas aumenta a taxa de informação perdida e, na medida em que a velocidade do gás é incrementada, o regime pistonado é atingido, conferindo ao sistema características dinâmicas menos complexas.…”

Section: Aplicação Da Teoria Do Caos Na Identificação Dos Regimes Fluunclassified

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Emprego Da Análise De Caos Na Caracterização De Regimes Fluidizados Para Partículas Do Grupo a Da Classificação Geldart

Prieto¹,

Cremasco²

2015

Anais Do XXXVII Congresso Brasileiro De Sistemas Particulados

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RESUMODevido à complexa dinâmica apresentada pelos leitos fluidizados se faz necessário o desenvolvimento de novas de técnicas de análise de sinais que representem, com maior fidelidade, as características reais destes processos, principalmente quando técnicas convencionais não são apropriadas para a caracterização de regimes de fluidização. É justamente neste cenário que surge a análise do caos determinístico como alternativa às metodologias clássicas empregadas. O presente trabalho objetiva aplicar a teoria do caos a sinais de variação de pressão, associando os invariantes caóticos, K e D, a regimes fluidodinâmicos de um leito fluidizado gás-partícula. Para tanto, utilizou-se uma coluna de acrílico (0,1 m de diâmetro) e ar na fluidização de partículas de catalisador FCC e microesferas de vidro, ambas pertencentes ao grupo A da classificação Geldart. Na obtenção dos sinais de pressão, foram empregados transdutores diferenciais de pressão a taxas de 1.000 Hz. Para ambas as partículas, notou-se acréscimo nos valores de K e D a medida em que a velocidade superficial do ar aumenta, alcançando valores máximos de tais invariantes na transição do leito fixo para a condição de mínima fluidização. A complexidade do sistema decai quando se atinge o regime pistonado. Como decorrência, constata-se que tanto a entropia de Kolmogorov quanto a dimensão de correlação podem ser empregadas como parâmetros de caracterização de regimes em sistemas fluidizados.

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“…The nonlinear analysis method has been adopted by some researchers to study the dynamic behavior and microflow structure in the fluidized bed, and chaos analysis and wavelet transform are most popular. Correlation dimension and Kolmogorov entropy based on chaos theory are widely applied to determine the chaotic characteristics in the gas–solid flow systems by dealing with the fluctuation signals . The discrete wavelet transform (DWT) analysis is usually employed to characterize the dynamic behaviors in the gas–solid fluidized bed by many researchers .…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Study on flow microstructure and scale‐up effect in circulating fluidized bed riser using solids concentration signals

Zhang

Zhu

2019

Asia-Pacific J Chem Eng

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The dynamic microstructure in circulating fluidized beds (CFBs) is complex due to particle aggregation and particle-wall interactions. Based on the local solids concentration time series from a twin-riser CFB system of 10 m high and 76.2 mm (3 in.) and 203 mm (8 in.) id with FCC particles (d p = 67 μm, ρ p = 1,500 kg/m 3 ), the dynamic microstructure and scale-up effect were studied using nonlinear chaos analysis after an improved denoising signal process. The analysis shows that for the local solids concentration time series in the whole riser, the solids concentrations in the larger (8 in.) riser are higher and have higher fluctuation frequency than those in the 3-in. riser. The pressure drops at the various axial levels of the 8-in. riser are higher than the 3-in. riser.Correlation dimension and Kolmogorov entropy in the 8-in. riser are also higher than those in the 3-in. riser under the identical condition. The microstructure of the gas-particle flow in the 8-in. riser appears to be more complex than that in the 3-in. riser at identical axial levels and under the same solids flux and superficial gas velocity. In the larger riser, the energy distribution in wavelet domain is also stronger than that in the 3-in. riser. Clearly, the scaleup effect is very notable in CFB reactors, not only on the macroscale level but also on the microscale level. Such effect should be considered during designing and operating commercial size CFB reactors. KEYWORDS chaotic analysis, circulating fluidized beds, dynamic microstructure, scale-up effect, wavelet transform

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Characterizing gas–solid fluidization by nonlinear tools: Chaotic invariants and dynamic moments

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Emprego Da Análise De Caos Na Caracterização De Regimes Fluidizados Para Partículas Do Grupo a Da Classificação Geldart

Study on flow microstructure and scale‐up effect in circulating fluidized bed riser using solids concentration signals

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