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Enregistrement W1991399612 · doi:10.1021/ie901854d

Performance of Four Axial Flow Impellers for Agitation of Pulp Suspensions in a Laboratory-Scale Cylindrical Stock Chest

2010· article· en· W1991399612 sur OpenAlexafffund
Manish R. Bhole, Chad P. J. Bennington

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésImpellerPulp (tooth)Materials scienceMechanicsPulp and paper industryEnvironmental scienceChromatographyPetroleum engineeringChemistryEngineeringPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Axial flow impellers are commonly used for pulp suspension agitation. Pulp fiber suspensions are non-Newtonian and exhibit a yield stress. In mixing operations, a ‘cavern’ (region of active motion) is created around the impeller, with the size of the cavern affecting the quality of mixing attained. In this work, the cavern size produced by four different axial flow impellers in a C m = 3% (mass concentration) hardwood pulp suspension was measured using electrical resistance tomography (ERT) and by analysis of dynamic mixing tests. Cavern size is shown to depend on impeller performance as characterized by power number, N P, and axial force number, N f . At an equal power consumption of 0.53 kW/m 3 the largest cavern was produced by the impeller having the largest values of N P and N f . The measured cavern volumes compared well with predictions of the axial force model developed by Hui et al. [Hui, L. K.; Bennington, C. P. J.; Dumont, G. A. Cavern formation in pulp suspensions using side-entering axial-flow impellers. Chem. Eng. Sci. 2009, 64, 509], which accounted for interaction between the cavern and the vessel walls. When the cavern just filled the vessel volume, the time constants determined using the dynamic mixing test data reached 90% of their theoretical values (with the estimated standard deviation of ±10%), indicating that the chest approached an ideal dynamic response (complete mixing) with the onset of complete motion in the chest.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations27
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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