It is important to match mixing equ

It is important to match mixing equipment capabilities with process requirements. While it is desirable to have an optimum design and operating conditions for every step in the process sequence, it is seldom practical to do so. For example, specialty and pharmaceutical processes require the use of multipurpose reactors. An important consideration is to understand how lessthan-ideal equipment will function in all stages of operation. Documenting mixing performance data is vital to future troubleshooting. During the life of the equipment, modifications of both processes and equipment are common. For example, increased production requirements could lead to higher process concentrations and viscosity. Under such conditions, mixing may become inadequate, leading to regions of stagnation. Documented performance conditions for the original process are useful for diagnosing how the process responds to new conditions. A simple design or operational change can often meet the new challenge. Mixing intensities vary greatly throughout a stirred vessel. While turbulent mixing can exist in the impeller region, transitional or laminar-flow conditions can exist elsewhere. Energy dissipation near the impeller is 40–50 times greater than in other regions (see Zhou and Kresta [2]). Common practice introduces feed to the surface of the liquid. While this avoids plugging problems and feedpipe stagnation, it places the feed in a weakly mixed region. Computational fluid dynamics or CFD (also known as computational fluid mixing, CFM) was introduced to the chemical process industries in the late 1980s. CFD/CFM is a numerical technique for solving fluid relationships such as conservation, transport, and the Navier-Stokes equations. Commercial CFD software enables one to predict the effects that geometry, feed location, physical properties, and operating conditions have on conditions in the vessel. Typical results predict velocity profiles, rates of energy dissipation, concentrations, and flow streamlines as they would occur in the vessel. This tool enables one to appreciate the good and bad features for each considered design. CFD simulations are based on assumptions. Some are low risk, but some impose high risk. Experimental validation is important particularly for nontrivial applications. Validation is advisable. Published velocity profile data can often help to validate results. At the time of this writing, CFD is weak in its ability to model large-scale turbulence and multiphase flow.

Результаты (русский) 1:

Важно соответствовать смесительного оборудования возможности с требованиями процесса. Хотя желательно иметь оптимальный дизайн и условия для каждого шага в последовательности процесса работы, это редко практично делать это. Например специальности и фармацевтические процессы требуют использования многоцелевых реакторов. Важное соображение заключается в том, чтобы понять как lessthan идеальное оборудование будет работать на всех стадиях операции. Документирование, смешивание данных производительности имеет жизненно важное значение для будущих неполадок. В течение срока службы оборудования пере процессов и оборудования являются общими. Например увеличение производства требования может привести к более высокие концентрации процесса и вязкости. В таких условиях смешивания может стать недостаточным, ведущих к регионам застоя. Условия документально производительности для первоначального процесса полезны для диагностики как процесс отвечает к новым условиям. Простой дизайн или оперативных изменений можно часто встретить новый вызов. Смешивая интенсивности сильно различаются в перемешиваемой судна. Хотя турбулентного смешения могут существовать в регионе крыльчатка, переходного или условий ламинарный поток может существовать в другом месте. Диссипация энергии вблизи крыльчаткой 40-50 раз больше, чем в других регионах (см. Чжоу и Креста [2]). Обычной практикой вводит корм на поверхности жидкости. Хотя это избегает подсоединением проблемы и feedpipe застой, помещает корма в слабо смешанных региона. Вычислительная fluid динамика или CFD (также известный как вычислительные fluid смешивания, CFM) был представлен в промышленности в химический процесс в конце 80-х годов. CFD/CFM — это численный метод для решения fluid отношения, например, транспорт и уравнений Навье-Стокса. Коммерческих CFD программное обеспечение позволяет предсказать последствия геометрии, кормить местоположение, физические свойства и эксплуатационные условия для условий в сосуде. Типичные результаты предсказать скорости профили, ставки диссипация энергии, концентрации, и оптимизирует поток как они будут происходить в сосуде. Этот инструмент позволяет оценить хорошие и плохие возможности для каждой рассматриваемой конструкции. Моделирование CFD основываются на предположениях. Некоторые из них низкого риска, но некоторые навязать высокого риска. Экспериментальная проверка имеет важное значение, особенно для нетривиальных приложений. Проверка является целесообразным. Опубликовано скорость профиль данных часто может помочь проверить результаты. На момент написания этой статьи CFD является слабым в его способность модели крупномасштабных турбулентности и многофазных поток.

Результаты (русский) 2:

Важно, чтобы соответствовать смешивания возможности оборудования с технологическими требованиями. В то время как желательно иметь оптимальную конструкцию и эксплуатационные условия для каждого шага в последовательности процесса, это редко практично сделать так. Например, специальные и фармацевтические процессы требуют использования многофункциональных реакторов. Важным моментом является понять, как LessThan-идеальное оборудование будет функционировать на всех этапах работы. Документирование смешивания данных о производительности является жизненно важным для будущего поиска и устранения неисправностей. Во время эксплуатации оборудования, модификации, обоих процессов и оборудования являются общими. Например, повышенные требования производства может привести к более высокой концентрации процесса и вязкости. В таких условиях, перемешивание может стать недостаточным, что приводит к стагнации регионов. Документально условия эффективности для исходного процесса полезны для диагностики, как процесс отвечает новым условиям. Простой дизайн или оперативного изменения часто можно встретить новый вызов. Смешивание интенсивности значительно меняться в течение судна с мешалкой. В то время как турбулентное перемешивание может существовать в области рабочего колеса, условия переходного или laminar- поток может существовать в другом месте. Рассеяние энергии вблизи крыльчатки в 40-50 раз больше, чем в других регионах (см Чжоу и Креста [2]). Обычная практика вводит подачу к поверхности жидкости. В то время как это позволяет избежать забивания проблемы и питающего трубопровода застой, она помещает корм в слабо смешанной области. Вычислительные жидкости динамика или CFD (также известные как вычислительная флюида смешивания, CFM) была введена в химической промышленности процесса в конце 1980-х. CFD / CFM является численная методика решения жидкости отношения, такие как сохранение, транспорта и уравнений Навье-Стокса. Программное обеспечение коммерческих CFD дает возможность прогнозировать последствия, что геометрия, местоположение корма, физические свойства, и условия эксплуатации должны на условиях в сосуде. Типичные результаты предсказать скорость про фантастические ле, темпы рассеивания энергии, концентрации и потока тока, как они будут происходить в емкости. Этот инструмент дает возможность оценить хорошие и плохие черты для каждого рассматриваемого проекта. CFD моделирования основаны на предположениях. Некоторые низкий риск, но некоторые навязать высокий риск. Экспериментальная проверка особенно важна для нетривиальных приложений. Проверка является целесообразным. Опубликовано скорости профилем данные часто может помочь проверить результаты. На момент написания этой статьи, CFD является слабым в своей способности моделировать крупномасштабную турбулентность и многофазного потока.