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Enregistrement W1511789986 · doi:10.1002/cjce.22240

Residence Time Distribution of Particles in a Screw Feeder: Experimental and Modelling Study

2015· article· en· W1511789986 sur OpenAlexvenueno aff
Chaofei Huo, Chuigang Fan, Ping Feng, Weigang Lin, Wenli Song

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaChinese Academy of Sciences
Mots-clésMarkov chainMechanicsRotation (mathematics)Residence time distributionMathematicsMaterials sciencePhysicsGeometryStatisticsFlow (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experiments were conducted to investigate the effects of screw speed and screw feeder inclination on the residence time distribution (RTD) of particles in a screw feeder via a pulse stimulus response technique. Two models based on Markov chains were developed to simulate particle flows within and between pitches. In upward and horizontal screw feeder inclination cases, a three‐parameter two‐dimensional Markov chain model consisting of parallel active and stagnant zones fitted well with the experimental RTD data, with correlation coefficients (R 2 ) higher than 0.98, and gave a clear physical meaning for the parameters introduced. In these cases, a high screw speed or a horizontal inclination induced a high probability of forward movement from a pitch to the next pitch ( f ) during each rotation period of the screw, and a low ratio of stagnant zone to active zone ( r ) in a pitch. The upward screw feeder inclination yielded a higher diffusion probability from stagnant zone to active zone ( d ). In the downward screw feeder inclination case, a one‐dimensional Markov chain model without a stagnant zone was in agreement with the corresponding experimental data. The analysis showed that during each rotation period of the screw, the particles in a pitch could be transferred not only to the next pitch but also to the following two pitches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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