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Enregistrement W1978558312 · doi:10.1002/aic.12484

Nonisothermal modeling of heat transfer inside an internal batch mixer

2010· article· en· W1978558312 sur OpenAlexaff
Yun Bai, Uttandaraman Sundararaj, K. Nandakumar

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaminar flowHeat transferComputational fluid dynamicsMechanicsMixing (physics)Materials scienceFlow (mathematics)Transient (computer programming)ThermodynamicsPolystyreneComposite materialPolymerPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A nonisothermal transient process of temperature increase due to viscous heating was simulated for a 69 cm 3 internal batch mixer (BM) using a computational fluid dynamics (CFD) software, Polyflow 3.9 form ANSYS, Inc., to obtain the temporal temperature distribution and characterize the heat transfer between polymer melt and mixer wall. The melt temperature obtained from simulation was verified with experiments. Starting from a uniform temperature of 463 K, when a rotation speed of 5.24 rad/s is imposed, viscous heating caused a maximum temperature rise of 3 K for a polyethylene (PE) resin, and 6 K for a polystyrene (PS) resin. The transient flow fields inside the batch mixer were characterized with velocity profiles and a mixing index parameter, which show that laminar flow dominates inside the mixer while a small percentage of elongational flow, converging flow, and recirculation flow is also present. © 2010 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2011

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 enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,434

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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