MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1996342785 · doi:10.1094/cchem-85-2-0230

Empirical Modeling of Mean Residence Time in a Co‐Rotating Twin‐Screw Extruder with Rice Flour

2008· article· en· W1996342785 sur OpenAlexaff
Hanwu Lei, R. Gary Fulcher, Roger Ruan, Bernhard van Lengerich

Notice bibliographique

RevueCereal Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidence time (fluid dynamics)Barrel (horology)Plastics extrusionExtrusionChemistryResidence time distributionComposite materialMaterials scienceMineralogyEngineeringInclusion (mineral)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Mean residence time of rice flour in a twin‐screw extruder was determined using a blue tracer. Variables studied included moisture content, screw speed, barrel temperature, and screw configuration. Mean residence time increased with the increase of the barrel temperature and with the addition of reverse and kneading elements. Mean residence time was significantly related to screw speed, moisture content, die pressure, and screw configuration ( P < 0.05). An empirical model was developed to predict mean residence time with the ability to reflect the changes of the barrel temperature and screw configuration. The effects of different extrusion operating conditions including screw speed, moisture content, barrel temperature, and screw geometry on the mean residence time were considered in the model. The validity of the developed model was extensively evaluated and verified using different screw geometries and other processing variables. The mean residence times predicted by the developed model are in good agreement with the experimental data.

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 enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,664

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCereal ChemistryMême sujetRheology and Fluid Dynamics StudiesTravaux en français237 207