Effects of Particle Size and Shape on Solids Holdups Distributions Modelling in a LSCFB Reactor using Abductive Network
Notice bibliographique
Résumé
The Abductive Network (AN), a group method data handling (GMDH) algorithm‐based self‐organizing model, was applied to study the solids holdup distribution of a liquid‐solid circulating fluidized bed (LSCFB) system. At first, the AN model was trained with experimental data sets obtained from a pilot scale LSCFB operated with spherical glass beads and irregularly shaped lava rock particles as solid phases, and water as liquid phase. In the model training the effects of various auxiliary and primary liquid velocities and superficial solids velocities on radial phase distribution at different axial positions were considered. The developed AN model was employed to predict the solids holdups at various locations of the LSCFB riser under different operating conditions. The competency of the developed AN model was confirmed by comparing the model‐predicted and experimental solids holdups of the LSCFB system. Both the experimental and model‐predicted outputs showed that under different superficial liquid velocities the solids holdup was higher for the glass beads than the lava rocks. The solids holdup decreased with increasing liquid velocity at all axial locations. The radial non‐uniformity distributions of solids holdup in the central region decreased toward the wall. The higher drag force acting on the spherical‐shaped particles was likely responsible for this variation of the solids holdups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».