La Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong (HKUST) anunció hoy que un equipo de investigación de su escuela de ingeniería ha desarrollado un modelo computacional que rompe el suelo para estudiar el movimiento de materiales granulares como arcilla, arena y polvo. Al integrar la interacción dinámica entre las partículas, las etapas de aire y agua, este sistema sofisticado puede predecir adecuadamente el sistema de deslizamiento, riego y extracción de aceite y mejorar el proceso de producción de alimentos y medicamentos.
Desafiante para predecir el contenido otorgado
El flujo de materiales granulares, como el suelo, la arena y el polvo que se utilizan en la producción farmacéutica y de alimentos, es el principal método de regla sobre muchos entornos naturales y operaciones industriales. Es muy importante comprender cómo estas partículas interactúan con los fluidos circundantes, como el agua y el aire, como la caída del lodo o la fuga de líquidos. Sin embargo, los modelos existentes enfrentan desafíos para capturar con precisión esta interacción mutua, especialmente en condiciones parcialmente saturadas en las que fuerzas como los procesos de cobro y el funcionamiento de la viscosidad.
PUA-DEM: un cambio de muestra en el modelado granular
Para abordar estos desafíos, un equipo, dirigido por el profesor Xiao Judong, profesor de ingeniería civil y ambiental en HKUST, ha desarrollado el modelo de elemento de discusión de ensamblaje de la unidad de propósito (PUA-DEM). A diferencia de los modelos tradicionales que a menudo se basan en parejas unilaterales (como partículas estáticas), la presa PUA ha agregado principios físicos estrictos para superar la interacción dinámica entre partículas, aire y etapas de agua. Esto permite una fuerte pareja de múltiples vías que captura con precisión el flujo de fluido, el movimiento de las partículas y las condiciones saturadas para preparar el estrés y el estrés en toda el área.
En física básica, un modelo de alto perfil es el primero de su tipo, que recibe una salud extraordinaria relacionada con el comportamiento complejo de fases complejos predicho. Tiene una capacidad significativa para avanzar en aplicaciones en ingeniería geométrica, ciencias ambientales y muchos procesos industriales.
Amplias aplicaciones en industrias
El equipo ahora está buscando oportunidades de cooperación con el gobierno y la industria para que puedan aplicar su modelo a los desafíos del mundo real. Esto incluye desarrollar el sistema inicial de advertencia de deslizamiento de tierras, mejorar las estrategias de riego a través de la retención de agua y la interacción de la raíz, y aumentar la exploración de carbono y el rendimiento de extracción de aceite con pronósticos precisos de flujo de fases múltiples del modelo. Su procesamiento de polvo también ofrece la capacidad de control exacta para la preparación farmacéutica, que permite una producción de fármacos mejor, más eficiente y eficiente con una mejor consistencia en las formas de dosis, lo que es importante para mejorar los servicios públicos y los pacientes del tratamiento. Las capacidades del modelo también pueden expandirse a la industria alimentaria, lo que reduce el consumo de basura y energía, al tiempo que reduce la estructura, las tasas de disolución y la estabilidad del estante, revolucionan el diseño y el procesamiento de productos granulares como el azúcar y las fórmulas infantiles.
El profesor Xiao explicó: “La presa PUA representa un ejemplo en el modelado de sistemas granulares insatisfechos como ejemplo. Al resolver el diálogo sólido en una escala, ahora podemos predecir cómo el proceso de microscopio, como la creación de un puente de cajero, está listo para mejorar el consumo de una consistencia., Mejorar las preparaciones farmacéuticas y la creación de la energía de la ingeniería de la energía.
Dirección futura: capacidades aumentadas de PUA-DEM
Mirando hacia el futuro, el primer autor del trabajo y el reciente graduado de doctorado en HKUST, la Dra. Amiya Prakash Das, dijo que el equipo planea mejorar las capacidades de PUA-DEM. “En la siguiente fase de nuestra investigación, nuestro objetivo es incluir formas de partículas irregulares y efectos de ventilación, lo que es reducir aún más la brecha entre los resultados de laboratorio y las aplicaciones de escala de campo”, dijo.
El estudio se realizó en colaboración con el Dr. Thomas Sweejan de la Universidad de Atraicht, Países Bajos.
