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Modèles de dispersion : Comprendre le coefficient de dispersion axiale

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Dans cours

ChE-403: Heterogeneous reaction engineering

The theoretical background and practical aspects of heterogeneous reactions including the basic knowledge of heterogeneous catalysis are introduced. The fundamentals are given to allow the design of multiphase chemical reactors. ...

Description

Cette séance de cours se penche sur les modèles de dispersion, en se concentrant sur le coefficient de dispersion axiale. Il explique la dispersion causée par le mouvement moléculaire aléatoire et les paquets de fluide, et introduit le concept du coefficient de dispersion axial. La séance de cours traite de l'équilibre matériel transitoire, de l'analogie avec le coefficient de diffusion et de la simplification du terme de dispersion.

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Enseignant·e·s (2)

Jeremy Luterbacher

Masters degree in Chemical Engineering obtained in 2007 at the Swiss Federal Institute of Technology, Lausanne (EPFL) (enrolled fall 2005, currently in 3rd semester). Relevant courses: Advanced Separation Processes, Advanced Chemical Reaction Engineering, Process Development and Polymer Chemistry and Macromolecular Engineering. - Bachelors degree in Chemistry and Chemical Engineering obtained in 2005 at the Swiss Federal Institute of Technology, Lausanne (EPFL). Relevant courses: Transport phenomena, Separation processes, Process command, Applied Energetics, Chemical Reaction Engineering, Chemical Kinetics, Quantum chemistry and Thermodynamics. - High school Maturity completed at the Nyon High School, 2002 (major subjects: biology-chemistry, advanced math, and Latin). Maturity essay completed 12-2001 with distinction - Secondary School certificate obtained in 1999 at the Gland secondary School, Latin-Greek section

Albert Renken

Enseignement et PhD A dirigé les thèses EPFL de Serge Maeder, Jacques Membrez, Stéphane Porchet, Philippe Menoud, Brigitta Frank, Harvey Randall, Wolfgang Zimmerer, Frédéric Van Vyve, Serge Golay, Jianzhong Yang, Stéphane Dubuis, Philippe Warnery, Anders Nattorp, Christian Spühler, Laurent Cavin, Miriam Lorenzi, Bastien Monnerat, André Rouge, Olivier Wolfrath, Peter Stahl, Ralf Maurer, Konrad Geissler, Volker Höller, Benoît Louis, Pierre Reuse, Fabio Rainone, Eric Joannet, Chrystèle Horny A co-dirigé les th

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Génie énergétique

Énergie nucléaire: Énergie nucléaire

Concepts associés (32)

Dynamique des fluides

La dynamique des fluides (hydrodynamique ou aérodynamique), est l'étude des mouvements des fluides, qu'ils soient liquides ou gazeux. Elle fait partie de la mécanique des fluides avec l'hydrostatique (statique des fluides). La résolution d'un problème de dynamique des fluides demande de calculer diverses propriétés des fluides comme la vitesse, la viscosité, la densité, la pression et la température en tant que fonctions de l'espace et du temps.

Mécanique des fluides

La mécanique des fluides est un domaine de la physique consacré à l’étude du comportement des fluides (liquides, gaz et plasmas) et des forces internes associées. C’est une branche de la mécanique des milieux continus qui modélise la matière à l’aide de particules assez petites pour relever de l’analyse mathématique, mais assez grandes par rapport aux molécules pour être décrites par des fonctions continues. Elle comprend deux sous-domaines : la statique des fluides, qui est l’étude des fluides au repos, et la dynamique des fluides, qui est l’étude des fluides en mouvement.

Particule fluide

Une particule fluide, en mécanique des fluides, est un volume élémentaire de fluide d'échelle mésoscopique. L’échelle mésoscopique est typiquement de l'ordre du micromètre. C'est une échelle d'une part suffisamment petite pour que la grandeur étudiée puisse être considérée comme ponctuelle, et d'autre part suffisamment grande pour pouvoir considérer le milieu comme continu, c'est-à-dire ne pas avoir à faire une étude discrète de toutes les molécules.

Loi normale

En théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.

Modèle statistique

Un modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.

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