Investigating mixing and segregation using discrete element modelling (DEM) in the Freeman FT4 rheometer

离散元法 流变仪 混合(物理) 材料科学 粒径 粒子(生态学) 背景(考古学) 体积分数 机械 流量(数学) CFD-DEM公司 复合材料 矿物学 流变学 化学工程 化学 物理 工程类 古生物学 海洋学 量子力学 生物 地质学
作者
Zilin Yan,Sam K. Wilkinson,E. Hugh Stitt,Michele Marigo
出处
期刊:International Journal of Pharmaceutics [Elsevier BV]
卷期号:513 (1-2): 38-48 被引量:47
标识
DOI:10.1016/j.ijpharm.2016.08.065
摘要

Mixing and segregation in a Freeman FT4 powder rheometer, using binary mixtures with varied particle size ratio and volume fraction, were studied using the Discrete Element Method (DEM). As the blade moves within the particle bed, size induced segregations can occur via a sifting mechanism. A larger particle size ratio and/or a larger volume fraction of large particles lead to a quicker segregation process. A higher particle velocity magnitude can promote the segregation process and the rate for the segregation index increases in the radial direction: from the centre towards the outer layer. In the current DEM simulations, it is shown that the change in flow energy associated with segregation and mixing depends on the choice of frictional input parameters. FT4 is proposed as a potential tool to compare and rank the segregation tendency for particulate materials with distinct differences in flow energy of each component. This is achieved by measuring the flow energy gradient after a number of test cycles for mixing powders with different flow properties. Employing the FT4 dynamic powder characterisation can be advantageous to establish blending performances in an industrial context.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
伍陆伍陆两完成签到,获得积分10
刚刚
科研通AI6.4应助烂漫的沂采纳,获得10
刚刚
1秒前
baihehuakai发布了新的文献求助10
1秒前
Yao发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
molihuakai应助sdl采纳,获得10
2秒前
Lynette完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
无花果应助大先生采纳,获得10
3秒前
XiaoYuChen完成签到 ,获得积分10
3秒前
香蕉千风发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
刘荣鑫完成签到,获得积分10
4秒前
英姑应助杨咩咩采纳,获得10
4秒前
科研通AI6.2应助Wanna采纳,获得10
4秒前
月亮上的猫完成签到,获得积分10
4秒前
隐形曼青应助Bingo采纳,获得10
5秒前
Jasper应助勤奋的科研小白采纳,获得10
5秒前
hxhxhx完成签到,获得积分10
6秒前
elvakam发布了新的文献求助10
6秒前
mango发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
6秒前
黄金脆皮鸡吖完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
活泼的半青完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
喵拟吗喵完成签到,获得积分10
7秒前
yian007完成签到,获得积分10
7秒前
JamesPei应助zwx采纳,获得10
7秒前
wmf完成签到 ,获得积分10
8秒前
情怀应助zzz采纳,获得10
8秒前
CipherSage应助破事不糊墙采纳,获得10
8秒前
9秒前
奶味蓝完成签到,获得积分10
9秒前
刘荣鑫发布了新的文献求助10
9秒前
stone关注了科研通微信公众号
10秒前
得到小肥羊呀完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Rosenblum, Global Change Biology 500
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
DIPPR Project 801 - Full Version 380
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7766799
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9310665
关于积分的说明 20318532
捐赠科研通 7351898
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3315196
关于科研通互助平台的介绍 2464635
邀请新用户注册赠送积分活动 2329829