Hydrodynamic characteristics of particles with different roughness and deformability in a liquid fluidized bed

Estudo Da Influência Dos Coeficientes De Atrito No Ângulo De Repouso De Diferentes Partículas

“…Partículas de ABS (acrilonitrila butadieno estireno) com cerca de 6 mm de diâmetro foram usadas em sua forma natural, além de recobertas com uma camada fina de borracha, conforme o procedimento descrito por Lopes et al (2018). Os parâmetros de módulo de Young e coeficiente de restituição medidos experimentalmente por Lopes et al (2018) foram usados como dados de entrada nas simulações. A determinação do ângulo de repouso foi realizada em uma câmara de acrílico com as dimensões indicadas na Figura 1.…”

Estudo Numérico Do Efeito Das Propriedades Das Partículas E Da Velocidade De Impacto Sobre O Coeficiente De Restituição

“…A metodologia experimental proposta por Lopes et al (2018) foi reproduzida nas simulações numéricas, utilizando uma abordagem Euleriana-Lagrangeana, no software CFDEM ® coupling. Esse acopla dados obtidos para o fluido através do código OpenFOAM ® , aos dados obtidos para as partículas através do código LIGGGHTS ® .…”

“…O material considerado para a superfície contra a qual as partículas colidiram foi o vidro, com módulo de Young igual a 7x10 10 Pa. As simulações foram realizadas a fim de verificar o comportamento do coeficiente de restituição com a variação da velocidade de impacto. Para isso, as esferas foram soltas em queda livre a partir de diferentes alturas (97,110,120,130, 140 e 150 cm), conforme o procedimento experimental de Lopes et al (2018). A partir dos dados das velocidades de impacto e de rebatimento, os coeficientes de restituição foram calculados segundo a Equação 1.…”

“…Os dados obtidos para os testes de independência do número de imagens/segundo são apresentados na Tabela 4 e, graficamente, na Figura 1, onde são comparados aos dados experimentais de Lopes et al (2018) Os coeficientes de restituição variaram significativamente em relação ao experimental em faixas de maior oscilação de dados. A partir da relação 400 imagens/segundo (simulação 8), os resultados das duas partículas apresentam uma menor discrepância, além de maior proximidade entre os valores simulados e experimentais.…”

Minimum Fluidization Velocities of Binary Solid Mixtures: Empirical Correlation and Genetic Algorithm‐Artificial Neural Network Modeling

“…The hydrodynamic parameters related to fluidized beds depend on solid and liquid properties, i.e., solid particle size, column diameter, height, liquid velocity, etc. [5][6][7][8][9][10][11][12].…”