The abovementioned studies did not

The abovementioned studies did not include the turbulent dispersion of droplets exerted by the mean flow. Wang and James [10] used the CFX code to simulate the continuous phase, whereas they developed an algorithm to simulate the Lagrangian particle tracking. These authors found that a refinement of the Eddy Interaction Model (EIM), called “varied EIM” and based on the suggestions of Kallio and Reeks [11] and Sommerfeld et al. [12], yielded results close to experimental data employing the k–ϵ turbulence model. Galletti et al. [13] investigated the performance of two types of commercial wave-plate drift eliminators with zig-zag profile. They compared the predicted results by a low Reynolds number k–ϵ and the SST k–ω turbulent models. They used the “varied EIM” turbulent dispersion model. Zamora and Kaiser [14] presented a systematic study of drift eliminators performance. They compared four types of drift
eliminators by numerical means using the Shear–Stress Transport

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษาดังกล่าวไม่มีการกระจายตัวปั่นป่วนของหยดนั่นเอง โดยการไหลหมายถึง วังและเจมส์ [10] ใช้รหัส CFX การจำลองขั้นตอนการต่อเนื่อง ในขณะที่พวกเขาได้พัฒนาอัลกอริทึมเพื่อจำลองการติดตามอนุภาคของลากรองจ์ ผู้เขียนเหล่านี้พบว่า ความประณีตของการ Eddy โต้รุ่น (EIM), เรียกว่า "หลากหลาย EIM" และตามคำแนะนำของ Kallio และ Reeks [11] และ Sommerfeld et al. [12], ผลผลลัพธ์ใกล้ข้อมูลทดลองใช้แบบจำลองความปั่นป่วนของ k – ϵ Galletti et al. [13] การตรวจสอบประสิทธิภาพของแผ่นคลื่นเชิงพาณิชย์ดริฟท์ eliminators ร่วมกับโพรไฟล์แซกสองชนิด พวกเขาเปรียบเทียบผลการคาดการณ์ต่ำนาดส์หมายเลข k – ϵและแบบปั่นป่วน k – ω SST พวกเขาใช้แบบปั่นป่วนกระจาย "EIM ที่แตกต่างกัน" ซาโมราและ Kaiser [14] นำเสนอระบบการศึกษาของประสิทธิภาพ eliminators ร่วมดริฟท์ พวกเขาเปรียบเทียบการดริฟท์eliminators ร่วม โดยหมายถึงตัวเลขที่ใช้ขนส่งเฉือน – ความเครียด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาดังกล่าวไม่ได้รวมการกระจายตัวป่วนของหยดกระทำโดยการไหลเฉลี่ย วังและเจมส์ [10] ใช้รหัส CFX เพื่อจำลองขั้นตอนอย่างต่อเนื่องในขณะที่พวกเขาพัฒนาอัลกอริทึมในการจำลองการติดตามอนุภาคลากรองจ์ ผู้เขียนเหล่านี้พบว่าการปรับแต่งของ Eddy ปฏิสัมพันธ์ Model (EIM) เรียกว่า "แตกต่างกัน EIM" และอยู่บนพื้นฐานของคำแนะนำ Kallio และ Reeks [11] และ Sommerfeld et al, [12], ให้ผลใกล้เคียงกับข้อมูลการทดลองรูปแบบการจ้างวุ่นวาย K-ε Galletti et al, [13] การตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของทั้งสองประเภทของการค้าคลื่นแผ่นกำจัดดริฟท์ที่มีการซิกแซ็กรายละเอียด พวกเขาเมื่อเทียบกับผลที่คาดการณ์โดย K-εจำนวน Reynolds ต่ำและ SST K-ωรุ่นป่วน พวกเขาใช้ "ที่แตกต่างกัน EIM" รูปแบบการกระจายตัวป่วน ซาโมราและไกเซอร์ [14] นำเสนอระบบการศึกษาประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องกำจัดดริฟท์ พวกเขาเทียบสี่ประเภทของการดริฟท์
กำจัดโดยวิธีการคำนวณโดยใช้การขนส่งเฉือนความเครียด