Suche nach Personen

plus im Publikationsserver
plus bei BASE
plus bei Google Scholar

Daten exportieren

 

Modeling and simulation of single droplet drying in an acoustic levitator

Titelangaben

Verfügbarkeit überprüfen

Doß, Martin ; Ray, Nadja ; Bänsch, Eberhard:
Modeling and simulation of single droplet drying in an acoustic levitator.
In: Drying technology : an international journal. 41 (2023) 13. - S. 2088-2104.
ISSN 1532-2300 ; 0737-3937

Volltext

Volltext Link zum Volltext (externe URL):
https://doi.org/10.1080/07373937.2023.2218162

Kurzfassung/Abstract

We present a mathematical model for the full drying process of a single protein formulation droplet taking into account the convective impact arising from its levitation by a standing ultrasound wave. Using the finite element method allows us to compute the evaporation rate directly from the fully resolved heat and mass transfer within and around the levitated droplet. We apply our model to simulate the drying kinetics of pure water and aqueous phosphoglycerate kinase (PGK) droplets under various levitation and drying conditions. Empirical data from the literature are used to validate and discuss our numerical results. The acoustic streaming turns out to accelerate not only the first but also the second drying stage. Moreover, the dehydration of the protein molecules is found to be primarily responsible for their enzymatic inactivation throughout the drying process.

Weitere Angaben

Publikationsform:Artikel
Sprache des Eintrags:Englisch
Institutionen der Universität:Mathematisch-Geographische Fakultät > Mathematik > Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science (MIDS)
Mathematisch-Geographische Fakultät > Mathematik > Lehrstuhl für Geomatik und Geomathematik
DOI / URN / ID:10.1080/07373937.2023.2218162
Open Access: Freie Zugänglichkeit des Volltexts?:Nein
Peer-Review-Journal:Ja
Verlag:Taylor & Francis
Die Zeitschrift ist nachgewiesen in:
Titel an der KU entstanden:Ja
KU.edoc-ID:33348
Eingestellt am: 08. Mai 2024 09:39
Letzte Änderung: 08. Mai 2024 09:39
URL zu dieser Anzeige: https://edoc.ku.de/id/eprint/33348/
AnalyticsGoogle Scholar