Numerical Investigation of Flow Past a Circular Cylinder and in a Staggered Tube Bundle Using Various Turbulence Models

Transitional flow past a three-dimensional circular cylinder is a widely studied phenomenon since this problem is of interest with respect to many technical applications. In the present work, the numerical simulation of flow past a circular cylinder, performed by using a commercial CFD code (ANSYS Fluent 12.1) with large eddy simulation (LES) and RANS (κ - ε and Shear-Stress Transport (SST) κ - ω! model) approaches. The turbulent flow for ReD = 1000 & 3900 is simulated to investigate the force coefficient, Strouhal number, flow separation angle, pressure distribution on cylinder and the complex three dimensional vortex shedding of the cylinder wake region. The numerical results extracted from these simulations have good agreement with the experimental data (Zdravkovich, 1997). Moreover, grid refinement and time-step influence have been examined. Numerical calculations of turbulent cross-flow in a staggered tube bundle continues to attract interest due to its importance in the engineering application as well as the fact that this complex flow represents a challenging problem for CFD. In the present work a time dependent simulation using κ – ε, κ - ω! and SST models are performed in two dimensional for a subcritical flow through a staggered tube bundle. The predicted turbulence statistics (mean and r.m.s velocities) have good agreement with the experimental data (S. Balabani, 1996). Turbulent quantities such as turbulent kinetic energy and dissipation rate are predicted using RANS models and compared with each other. The sensitivity of grid and time-step size have been analyzed. Model constants sensitivity study have been carried out by adopting κ – ε model. It has been observed that model constants are very sensitive to turbulence statistics and turbulent quantities.

Some defects in two-dimensional spin-1/2 Heisenberg antiferromagnets: a numerical study of magnetic effects

En del av de intressantaste fenomenen inom dagens materialfysik uppstår ur ett intrikat samspel mellan myriader av elektroner. Högtemperatursupraledare är det mest berömda exemplet. Varken klassiska teorier eller modeller där elektronerna är oberoende av varandra kan förklara de häpnadsväckande effekterna i de starkt korrelerade elektronsystemen. I vissa kopparoxider, till exempel La2CuO4, är det känt att valenselektronerna till följd av en stark ömsesidig växelverkan lokaliseras en och en till kopparatomerna i föreningens CuO2 plan. Laddningarnas inneboende magnetiska moment—spinnet—får då en avgörande roll för materialets elektriska och magnetiska egenskaper, vilka i exemplets fall kan beskrivas med Heisenbergmodellen som är den grundläggande teoretiska modellen för mikroskopisk magnetism. Men exakt varför föreningarna kan bli supraledande då de dopas med överskottsladdningar är än så länge en obesvarad fråga. Min avhandling undersöker orenheters inverkan på Heisenbergmodellens magnetiska egenskaper—ett problem av både experimentell och teoretisk relevans. En etablerad numerisk metod har använts—en kvantmekanisk Monte Carlo teknik—för att utföra omfattande datorsimuleringar av den matematiska modellen på två dedikerade Linux datorkluster. Arbetet hör till området beräkningsfysik. De teoretiska modellerna för starkt korrelerade elektronsystem, däribland Heisenbergmodellen, är ytterst invecklade matematiskt sett och de kan inte lösas exakt. Analytiska utredningar bygger för det mesta på antaganden och förenklingar vars inverkningar på slutresultatet är ofta oklara. I det avseende kan numeriska studier vara exakta, det vill säga de kan behandla modellerna som de är. Oftast behövs bägge tillvägagångssätten. Den röda tråden i arbetet har varit att numeriskt testa vissa högaktuella analytiska förutsägelser rörande effekterna av orenheter i Heisenbergmodellen. En del av dem har vi på basen av mycket noggranna data kunnat bekräfta. Men våra resultat har också påvisat felaktigheter i de analytiska prognoserna som sedermera delvis reviderats. En del av avhandlingens numeriska upptäckter har i sin tur stimulerat till helt nya teoretiska studier.

Metallien kompleksinmuodostus liuosfaasissa

Liuoksessa metallit muodostavat erilaisia koordinatioyhdisteitä epäorgaanisten ja orgaanisten anionien ja neutraalien molekyylien kanssa. Erityisesti siirtymämetalleilla on voimakas taipumus kompleksiyhdisteiden muodostamiseen elektroneja sisältävien 3-, 4-, ja 5d orbitaaliensa johdosta. Samassa liuoksessa voi samanaikaisesti esiintyä useita erilaisia, mutta samoista lähtöaineista muodostuneita, kompleksiyhdisteitä. Kompleksinmuodostusreaktiot ovat tasapainoreaktioita. Usein tasapainovakiot on esitetty termodynaamisina tasapainovakioina eli ne ovat päteviä standarditilassa. Standarditilan tasapainovakioista voidaan johtaa missä tahansa liuoksessa pätevät vakiot erilaisten Debye-Hückel-teoriasta johdettujen laskentamenetelmien avulla. Metalli-ligandiparin jakautuminen erilaisiksi kompleksiyhdisteiksi voidaan mallintaa kun tunnetaan muodostumisreaktioiden tasapainovakiot. Muodostumisreaktioiden tasapainovakioiden yhtälöistä voidaan johtaa epälineaarinen yhtälöryhmä, joka voidaan ratkaista jollakin numeerisella ratkaisimella. Esimerkiksi Matlab-ohjelmiston sisältämä fsolve-ratkaisin soveltuu tällaiseen tehtävään. Osana tätä työtä on kirjoitettu Matlab-sovellus, jolla voidaan mallintaa kationi-ligandiparin jakautumista koordinaatioyhdisteiksi tunnettujen tasapainovakioiden perusteella.

Solving Leontief Input-Output Model with Trapezoidal Fuzzy Numbers and Gauss-Seidel Algorithm

In this work a fuzzy linear system is used to solve Leontief input-output model with fuzzy entries. For solving this model, we assume that the consumption matrix from di erent sectors of the economy and demand are known. These assumptions heavily depend on the information obtained from the industries. Hence uncertainties are involved in this information. The aim of this work is to model these uncertainties and to address them by fuzzy entries such as fuzzy numbers and LR-type fuzzy numbers (triangular and trapezoidal). Fuzzy linear system has been developed using fuzzy data and it is solved using Gauss-Seidel algorithm. Numerical examples show the e ciency of this algorithm. The famous example from Prof. Leontief, where he solved the production levels for U.S. economy in 1958, is also further analyzed.

Charge transport in disordered materials : simulations, theory, and numerical modeling of hopping transport and electron-hole recombination

Min avhandling behandlar hur oordnade material leder elektrisk ström. Bland materialen som studeras finns ledande polymerer, d.v.s. plaster som leder ström, och mer allmänt organiska halvledare. Av de här materialen har man kunnat bygga elektroniska komponenter, och man hoppas på att kunna trycka hela kretsar av organiska material. För de här tillämpningarna är det viktigt att förstå hur materialen själva leder elektrisk ström. Termen oordnade material syftar på material som saknar kristallstruktur. Oordningen gör att elektronernas tillstånd blir lokaliserade i rummet, så att en elektron i ett visst tillstånd är begränsad t.ex. till en molekyl eller ett segment av en polymer. Det här kan jämföras med kristallina material, där ett elektrontillstånd är utspritt över hela kristallen (men i stället har en väldefinierad rörelsemängd). Elektronerna (eller hålen) i det oordnade materialet kan röra sig genom att tunnelera mellan de lokaliserade tillstånden. Utgående från egenskaperna för den här tunneleringsprocessen, kan man bestämma transportegenskaperna för hela materialet. Det här är utgångspunkten för den så kallade hopptransportmodellen, som jag har använt mig av. Hopptransportmodellen innehåller flera drastiska förenklingar. Till exempel betraktas elektrontillstånden som punktformiga, så att tunneleringssannolikheten mellan två tillstånd endast beror på avståndet mellan dem, och inte på deras relativa orientation. En annan förenkling är att behandla det kvantmekaniska tunneleringsproblemet som en klassisk process, en slumpvandring. Trots de här grova approximationerna visar hopptransportmodellen ändå många av de fenomen som uppträder i de verkliga materialen som man vill modellera. Man kan kanske säga att hopptransportmodellen är den enklaste modell för oordnade material som fortfarande är intressant att studera. Man har inte hittat exakta analytiska lösningar för hopptransportmodellen, därför använder man approximationer och numeriska metoder, ofta i form av datorberäkningar. Vi har använt både analytiska metoder och numeriska beräkningar för att studera olika aspekter av hopptransportmodellen. En viktig del av artiklarna som min avhandling baserar sig på är att jämföra analytiska och numeriska resultat. Min andel av arbetet har främst varit att utveckla de numeriska metoderna och applicera dem på hopptransportmodellen. Därför fokuserar jag på den här delen av arbetet i avhandlingens introduktionsdel. Ett sätt att studera hopptransportmodellen numeriskt är att direkt utföra en slumpvandringsprocess med ett datorprogram. Genom att föra statisik över slumpvandringen kan man beräkna olika transportegenskaper i modellen. Det här är en så kallad Monte Carlo-metod, eftersom själva beräkningen är en slumpmässig process. I stället för att följa rörelsebanan för enskilda elektroner, kan man beräkna sannolikheten vid jämvikt för att hitta en elektron i olika tillstånd. Man ställer upp ett system av ekvationer, som relaterar sannolikheterna för att hitta elektronen i olika tillstånd i systemet med flödet, strömmen, mellan de olika tillstånden. Genom att lösa ekvationssystemet fås sannolikhetsfördelningen för elektronerna. Från sannolikhetsfördelningen kan sedan strömmen och materialets transportegenskaper beräknas. En aspekt av hopptransportmodellen som vi studerat är elektronernas diffusion, d.v.s. deras slumpmässiga rörelse. Om man betraktar en samling elektroner, så sprider den med tiden ut sig över ett större område. Det är känt att diffusionshastigheten beror av elfältet, så att elektronerna sprider sig fortare om de påverkas av ett elektriskt fält. Vi har undersökt den här processen, och visat att beteendet är väldigt olika i endimensionella system, jämfört med två- och tredimensionella. I två och tre dimensioner beror diffusionskoefficienten kvadratiskt av elfältet, medan beroendet i en dimension är linjärt. En annan aspekt vi studerat är negativ differentiell konduktivitet, d.v.s. att strömmen i ett material minskar då man ökar spänningen över det. Eftersom det här fenomenet har uppmätts i organiska minnesceller, ville vi undersöka om fenomenet också kan uppstå i hopptransportmodellen. Det visade sig att det i modellen finns två olika mekanismer som kan ge upphov till negativ differentiell konduktivitet. Dels kan elektronerna fastna i fällor, återvändsgränder i systemet, som är sådana att det är svårare att ta sig ur dem då elfältet är stort. Då kan elektronernas medelhastighet och därmed strömmen i materialet minska med ökande elfält. Elektrisk växelverkan mellan elektronerna kan också leda till samma beteende, genom en så kallad coulombblockad. En coulombblockad kan uppstå om antalet ledningselektroner i materialet ökar med ökande spänning. Elektronerna repellerar varandra och ett större antal elektroner kan leda till att transporten blir långsammare, d.v.s. att strömmen minskar.

Bayesian methods for estimation, optimization and experimental design

Mathematical models often contain parameters that need to be calibrated from measured data. The emergence of efficient Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods has made the Bayesian approach a standard tool in quantifying the uncertainty in the parameters. With MCMC, the parameter estimation problem can be solved in a fully statistical manner, and the whole distribution of the parameters can be explored, instead of obtaining point estimates and using, e.g., Gaussian approximations. In this thesis, MCMC methods are applied to parameter estimation problems in chemical reaction engineering, population ecology, and climate modeling. Motivated by the climate model experiments, the methods are developed further to make them more suitable for problems where the model is computationally intensive. After the parameters are estimated, one can start to use the model for various tasks. Two such tasks are studied in this thesis: optimal design of experiments, where the task is to design the next measurements so that the parameter uncertainty is minimized, and model-based optimization, where a model-based quantity, such as the product yield in a chemical reaction model, is optimized. In this thesis, novel ways to perform these tasks are developed, based on the output of MCMC parameter estimation. A separate topic is dynamical state estimation, where the task is to estimate the dynamically changing model state, instead of static parameters. For example, in numerical weather prediction, an estimate of the state of the atmosphere must constantly be updated based on the recently obtained measurements. In this thesis, a novel hybrid state estimation method is developed, which combines elements from deterministic and random sampling methods.

Koulutetut maahanmuuttajat työmarkkinoilla. Tutkimus korkeakoulututkinnon suorittaneiden maahanmuuttajien työllistymisestä ja työurien alusta Suomessa

Maahanmuuttajien määrä on Suomessa merkittävämmin lisääntynyt vasta 1990- ja 2000-luvuilla. Vuonna 2010 Suomessa asui lähes 170 000 ulkomaan kansalaista. Tavallisimmin Suomeen muutetaan avioliiton, paluumuuton tai pakolaisuuden vuoksi. Pieni, joskin kasvava joukko muuttaa työn tai opiskelun vuoksi. Myös kansalaisuuksien, koulutustaustojen, ammattien jne. kirjo muuttajien joukossa on suuri. Ulkomaan kansalaisten lisääntyessä Suomessa on jouduttu kohtaamaan monenlaisia maahanmuuttoon liittyviä haasteita, joista työllistymiseen liittyvät kysymykset eivät ole vähäisimpiä. Tutkimuksessa tarkastellaan lähtömaassaan korkeakoulututkinnon suorittaneiden maahanmuuttajien työllistymistä ja työuran alkua Suomessa. Tutkimuksen tarkoituksena on selvittää, miten korkeakoulutetut maahanmuuttajat ovat Suomessa työllistyneet, minkälaisia heidän työuriensa alut ovat Suomessa olleet ja miten he ovat onnistuneet uudessa maassa hyödyntämään lähtömaassa hankkimaansa koulutusta. Lisäksi tutkimuksessa tarkastellaan, miten maahanmuuttajien lähtömaan erilaiset elämäntilanteet, olosuhteet ja valinnat ovat vaikuttaneet työuran muotoutumiseen Suomessa. Tutkimuksen aineisto muodostuu kysely- sekä haastatteluaineistosta. Kyselyaineiston (n=99) tarkoituksena on luoda määrällistä kuvaa korkeakoulutettujen maahanmuuttajien työllistymisestä Suomessa. Numerotietojen taakse jää kuitenkin näkymättömiin tieto maahanmuuttajien yksilöllisistä kokemuksista liittyen työllistymiseen ja työuran muotoutumiseen uudessa maassa. Toisena aineistona hyödynnettävän elämäkerrallisen haastatteluaineiston (n=20) kautta on mahdollista tehdä näkyväksi ne tutkittavien yksilölliset työ- ja koulutusuraan liittyvät valinnat, joita maahanmuuttajat ovat tehneet niin lähtömaassa kuin Suomessa sekä ne tilanteet ja olosuhteet, joissa tutkittavat ovat lähtömaassa eläneet ja joiden pohjalta he ovat tulleet Suomeen ja Suomen työmarkkinoille. Aineistoissa mukana olevat maahanmuuttajat olivat pääosin avioliiton, paluumuuton sekä pakolaisuuden vuoksi Suomeen tulleita. Vain muutama oli tullut työn vuoksi. Maahanmuuttajien työmarkkina-asemaa selitetään usein maahanmuuttajien resursseilla, kuten kielitaidolla, koulutuksella, työkokemuksella, sosiaalisten suhteiden ja verkostojen laadulla ja määrällä jne. Myös maahanmuuttajiin kohdistuvilla syrjivillä ja ennakkoluuloisilla asenteilla on keskeinen merkitys työllistymisessä. Koulutuksen ollessa yksi keskeisimmistä työmarkkina-asemaa määräävistä tekijöistä, tulisi koulutettujen maahanmuuttajien sijoittua hankitun tutkinnon oikeuttamiin tehtäviin. Tutkimuksessa kuitenkin havaittiin, että työllistyminen oli maahanmuuttajilla vaikeaa hyvästä koulutuksesta huolimatta. Kyselyaineistoon vastanneista vain muutama (6 %) oli työssä heti Suomeen muuttovuoden lopussa, kolme vuotta Suomessa asuttuaan työssä oli runsas kolmannes (35 %) ja aineistonkeruuhetkellä eli vuonna 2004 työssä oli 38 % vastaajista. Työsuhteet olivat tutkittavilla useimmiten määräaikaisia ja kestoltaan lyhyitä. Lisäksi työurat koostuivat runsaasta työttömyydestä sekä koulutukseen osallistumisesta. Myönteistä kuitenkin oli, että mikäli korkeakoulutetut maahanmuuttajat onnistuivat Suomessa työllistymään, vastasi työ usein joko kokonaan tai ainakin osittain hankittua korkeakoulututkintoa. Korkeakoulutettujen maahanmuuttajien työuran alut Suomessa voidaan tyypitellä kolmeen ryhmään, joista kukin jakaantui vielä kahteen alaryhmään siten, että kaiken kaikkiaan saatiin kuusi erilaista työuran alun tyyppiä: koulutusta vastaava vakaa ja vakiintuva ura, koulutusta osittain vastaava sekaura ja laskeva ura sekä koulutusta vastaamaton sisääntuloura ja työttömän ura . Haastatteluaineiston kautta tarkastellaan korkeakoulutettujen maahanmuuttajien yksilöllisiä elämänuria lähtien liikkeelle korkeakoulutettujen maahanmuuttajien lähtömaassa tekemistä ura- ja ammatinvalinnoista jatkuen Suomeen muuton kautta aina työuran muotoutumiseen Suomessa. Haastatteluja toisistaan erottelevina keskeisinä teemoina olivat toisaalta pärjääminen Suomessa ja suomalaisilla työmarkkinoilla toisaalta elämän muotoutuminen lähtömaassa ja nimenomaan siellä tehdyt ura- ja ammatinvalinnat ja niihin liittyvät kokemukset ja elämäntilanteet. Näiden kriteerien pohjalta aineisto jakaantui kolmeen ryhmään, jotka nimettiin pärjääjiksi, harhailijoiksi ja sinnittelijöiksi. Pärjääjien kertomukset muotoutuivat tietyllä tavalla myönteisen kehän kautta: niin lähtömaassa tehdyt ammatinvalinnat kuin työuran muotoutuminen Suomessa tapahtuivat suhteellisen vaivattomasti. Useimmiten työt Suomessa vastasivat lähtömaassa hankittua koulutusta. Omiin uravalintoihin oltiin myöhemmin myös tyytyväisiä. Harhailijoille oman paikan löytyminen oli puolestaan hankalampaa. Leimallista tälle ryhmälle oli tietynlainen valintojen vaikeus sekä tyytymättömyys omiin aikaisemmin tehtyihin ratkaisuihin. Jotkut harmittelivat nuorena tekemiään uravalintoja niin, että päättivät Suomessa hankkia kokonaan uuden ammatin. Muutto Suomeen merkitsi useimmille ammatillisen aseman laskua. Sinnittelijät kertoivat jo lähtökohdiltaan kahteen muuhun ryhmään nähden hyvin erilaista tarinaa. Tämän ryhmän lähes koko elämä lähtömaassa oli sodan ja levottomuuksien sävyttämää. Tämä näkyi myös ammatinvalinnassa: opiskelupaikka oli saatettu valita esimerkiksi sen perusteella, missä oli milloinkin turvallista opiskella. Myös Suomeen muutto erosi kahdesta aikaisemmasta ryhmästä, sillä lähtö entisestä kotimaasta oli tapahtunut usein hyvinkin yllättäen vailla etukäteissuunnittelua tilanteiden kärjistyttyä nopeasti. Suomessa työelämään pääseminen oli kaikille sinnittelijöille vaikeaa ja haastatteluhetkellä useilla vielä hyvin alkutekijöissä. Hyväkään koulutus ei aina takaa maahanmuuttajille työtä uudessa maassa, sillä hankittua tutkintoa ja osaamista ei ole helppo siirtää maasta toiseen. Pahimmassa tapauksessa vieraassa maassa suoritettu korkeakoulututkinto voi kokonaan mitätöityä uudessa maassa ja korkeakoulututkinnon myötä hankittu osaaminen menettää täysin arvonsa. Kyse on niin yksilön kuin yhteiskunnankin resurssien tuhlaamisesta tilanteessa, jossa maassa pysyvästi asuvat koulutetut maahanmuuttajat työskentelevät tavalla tai toisella koulutustaan vastaamattomissa epävakaissa töissä, työmarkkinoiden laitamilla tai ovat kokonaan työmarkkinoiden ulkopuolella.

Marketing-Sales Cooperation and its Relation on Direct Sales Performance: an Example of a Medium-sized Oil Company

The study touches upon marketing-sales departments’ cooperation and investigates marketing-sales cooperative model within the case company. So that research increases understanding of linkages between Marketing and Sales departments with an illustrative example of Russian medium-sized oil company (LLC Neste St. Petersburg), the subsidiary of Finnish-based Neste Oil. The empirical study is done from marketing and sales perspectives. And for sales main attention was brought to direct sales, both B2B and B2C. Research considers all five domains of cooperation, and among others, study reveals the attitude towards external (market) and internal (product) knowledge, and its mutual use by marketing and sales managers. A qualitative research method, participant observations, and in-depth interviews with upper-management made it possible to explore all facets of joint work. Moreover, research responses the changes in a model of cooperation between marketing and sales when moving from medium size to large company.

Simulation methods in the modelling of bioaffinity assays

Computational model-based simulation methods were developed for the modelling of bioaffinity assays. Bioaffinity-based methods are widely used to quantify a biological substance in biological research, development and in routine clinical in vitro diagnostics. Bioaffinity assays are based on the high affinity and structural specificity between the binding biomolecules. The simulation methods developed are based on the mechanistic assay model, which relies on the chemical reaction kinetics and describes the forming of a bound component as a function of time from the initial binding interaction. The simulation methods were focused on studying the behaviour and the reliability of bioaffinity assay and the possibilities the modelling methods of binding reaction kinetics provide, such as predicting assay results even before the binding reaction has reached equilibrium. For example, a rapid quantitative result from a clinical bioaffinity assay sample can be very significant, e.g. even the smallest elevation of a heart muscle marker reveals a cardiac injury. The simulation methods were used to identify critical error factors in rapid bioaffinity assays. A new kinetic calibration method was developed to calibrate a measurement system by kinetic measurement data utilizing only one standard concentration. A nodebased method was developed to model multi-component binding reactions, which have been a challenge to traditional numerical methods. The node-method was also used to model protein adsorption as an example of nonspecific binding of biomolecules. These methods have been compared with the experimental data from practice and can be utilized in in vitro diagnostics, drug discovery and in medical imaging.

Differential Evolution approach and parameter estimation of chaotic

Parameter estimation still remains a challenge in many important applications. There is a need to develop methods that utilize achievements in modern computational systems with growing capabilities. Owing to this fact different kinds of Evolutionary Algorithms are becoming an especially perspective field of research. The main aim of this thesis is to explore theoretical aspects of a specific type of Evolutionary Algorithms class, the Differential Evolution (DE) method, and implement this algorithm as codes capable to solve a large range of problems. Matlab, a numerical computing environment provided by MathWorks inc., has been utilized for this purpose. Our implementation empirically demonstrates the benefits of a stochastic optimizers with respect to deterministic optimizers in case of stochastic and chaotic problems. Furthermore, the advanced features of Differential Evolution are discussed as well as taken into account in the Matlab realization. Test "toycase" examples are presented in order to show advantages and disadvantages caused by additional aspects involved in extensions of the basic algorithm. Another aim of this paper is to apply the DE approach to the parameter estimation problem of the system exhibiting chaotic behavior, where the well-known Lorenz system with specific set of parameter values is taken as an example. Finally, the DE approach for estimation of chaotic dynamics is compared to the Ensemble prediction and parameter estimation system (EPPES) approach which was recently proposed as a possible solution for similar problems.

Analysis and validation of space averaged drag model for numerical simulations of gas-solid flows in fluidized beds

This thesis presents an approach for formulating and validating a space averaged drag model for coarse mesh simulations of gas-solid flows in fluidized beds using the two-fluid model. Proper modeling for fluid dynamics is central in understanding any industrial multiphase flow. The gas-solid flows in fluidized beds are heterogeneous and usually simulated with the Eulerian description of phases. Such a description requires the usage of fine meshes and small time steps for the proper prediction of its hydrodynamics. Such constraint on the mesh and time step size results in a large number of control volumes and long computational times which are unaffordable for simulations of large scale fluidized beds. If proper closure models are not included, coarse mesh simulations for fluidized beds do not give reasonable results. The coarse mesh simulation fails to resolve the mesoscale structures and results in uniform solids concentration profiles. For a circulating fluidized bed riser, such predicted profiles result in a higher drag force between the gas and solid phase and also overestimated solids mass flux at the outlet. Thus, there is a need to formulate the closure correlations which can accurately predict the hydrodynamics using coarse meshes. This thesis uses the space averaging modeling approach in the formulation of closure models for coarse mesh simulations of the gas-solid flow in fluidized beds using Geldart group B particles. In the analysis of formulating the closure correlation for space averaged drag model, the main parameters for the modeling were found to be the averaging size, solid volume fraction, and distance from the wall. The closure model for the gas-solid drag force was formulated and validated for coarse mesh simulations of the riser, which showed the verification of this modeling approach. Coarse mesh simulations using the corrected drag model resulted in lowered values of solids mass flux. Such an approach is a promising tool in the formulation of appropriate closure models which can be used in coarse mesh simulations of large scale fluidized beds.

Theoretical Analysis and Numerical Simulation of Spectral Radiative Properties of Combustion Gases in Oxy/Air-Fired Combustion Systems

Energy efficiency is one of the major objectives which should be achieved in order to implement the limited energy resources of the world in a sustainable way. Since radiative heat transfer is the dominant heat transfer mechanism in most of fossil fuel combustion systems, more accurate insight and models may cause improvement in the energy efficiency of the new designed combustion systems. The radiative properties of combustion gases are highly wavelength dependent. Better models for calculating the radiative properties of combustion gases are highly required in the modeling of large scale industrial combustion systems. With detailed knowledge of spectral radiative properties of gases, the modeling of combustion processes in the different applications can be more accurate. In order to propose a new method for effective non gray modeling of radiative heat transfer in combustion systems, different models for the spectral properties of gases including SNBM, EWBM, and WSGGM have been studied in this research. Using this detailed analysis of different approaches, the thesis presents new methods for gray and non gray radiative heat transfer modeling in homogeneous and inhomogeneous H2O–CO2 mixtures at atmospheric pressure. The proposed method is able to support the modeling of a wide range of combustion systems including the oxy-fired combustion scenario. The new methods are based on implementing some pre-obtained correlations for the total emissivity and band absorption coefficient of H2O–CO2 mixtures in different temperatures, gas compositions, and optical path lengths. They can be easily used within any commercial CFD software for radiative heat transfer modeling resulting in more accurate, simple, and fast calculations. The new methods were successfully used in CFD modeling by applying them to industrial scale backpass channel under oxy-fired conditions. The developed approaches are more accurate compared with other methods; moreover, they can provide complete explanation and detailed analysis of the radiation heat transfer in different systems under different combustion conditions. The methods were verified by applying them to some benchmarks, and they showed a good level of accuracy and computational speed compared to other methods. Furthermore, the implementation of the suggested banded approach in CFD software is very easy and straightforward.

The Role of Universities in the Triple Helix model of innovation management within the biotechnology industry, Case example: Turku Science Park Network

Biotechnology has been recognized as the key strategic technology for industrial growth. The industry is heavily dependent on basic research. Finland continues to rank in the top 10 of Europe's most innovative countries in terms of tax-policy, education system, infrastructure and the number of patents issued. Regardless of the excellent statistical results, the output of this innovativeness is below acceptable. Research on the issues hindering the output creation has already been done and the identifiable weaknesses in the Finland's National Innovation system are the non-existent growth of entrepreneurship and the missing internationalization. Finland is proven to have all the enablers of the innovation policy tools, but is lacking the incentives and rewards to push the enablers, such as knowledge and human capital, forward. Science Parks are the biggest operator in research institutes in the Finnish Science and Technology system. They exist with the purpose of speeding up the commercialization process of biotechnology innovations which usually include technological uncertainty, technical inexperience, business inexperience and high technology cost. Innovation management only internally is a rather historic approach, current trend drives towards open innovation model with strong triple helix linkages. The evident problems in the innovation management within the biotechnology industry are examined through a case study approach including analysis of the semi-structured interviews which included biotechnology and business expertise from Turku School of Economics. The results from the interviews supported the theoretical implications as well as conclusions derived from the pilot survey, which focused on the companies inside Turku Science Park network. One major issue that the Finland's National innovation system is struggling with is the fact that it is technology driven, not business pulled. Another problem is the university evaluation scale which focuses more on number of graduates and short-term factors, when it should put more emphasis on the cooperation success in the long-term, such as the triple helix connections with interaction and knowledge distribution. The results of this thesis indicated that there is indeed requirement for some structural changes in the Finland's National innovation system and innovation policy in order to generate successful biotechnology companies and innovation output. There is lack of joint output and scales of success, lack of people with experience, lack of language skills, lack of business knowledge and lack of growth companies.

Numerical Simulation of Stochastic Di erential Equations

Stochastic differential equation (SDE) is a differential equation in which some of the terms and its solution are stochastic processes. SDEs play a central role in modeling physical systems like finance, Biology, Engineering, to mention some. In modeling process, the computation of the trajectories (sample paths) of solutions to SDEs is very important. However, the exact solution to a SDE is generally difficult to obtain due to non-differentiability character of realizations of the Brownian motion. There exist approximation methods of solutions of SDE. The solutions will be continuous stochastic processes that represent diffusive dynamics, a common modeling assumption for financial, Biology, physical, environmental systems. This Masters' thesis is an introduction and survey of numerical solution methods for stochastic differential equations. Standard numerical methods, local linearization methods and filtering methods are well described. We compute the root mean square errors for each method from which we propose a better numerical scheme. Stochastic differential equations can be formulated from a given ordinary differential equations. In this thesis, we describe two kind of formulations: parametric and non-parametric techniques. The formulation is based on epidemiological SEIR model. This methods have a tendency of increasing parameters in the constructed SDEs, hence, it requires more data. We compare the two techniques numerically.