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Enregistrement W1996815127 · doi:10.1080/01457632.2010.495614

Deposit Formation in Evaporation of a Pulp Mill Effluent

2010· article· en· W1996815127 sur OpenAlexaff
Yong-Hua Li, A. P. Watkinson

Notice bibliographique

RevueHeat Transfer Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoulingPaper millBlack liquorCountercurrent exchangePulp millWastewaterPulp (tooth)Materials scienceEffluentPulp and paper industryHeat exchangerWaste managementChemistryEnvironmental scienceEnvironmental engineeringMembraneLignin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A preliminary study was undertaken of the fouling of clarified wastewater from a “zero”-liquid discharge bleached chemi-thermo-mechanical pulp mill. This work concerned the fouling process that occurs in mechanical vapor recompression evaporators, which comprise the first stage of the evaporation and concentration system. The clarified wastewater contains dissolved and suspended solids, both of which increase as the liquor is concentrated. Solids contain roughly 20% mineral matter and the remainder is organic material. Thermal fouling measurements were made in a countercurrent double-pipe exchanger in which liquors of three different concentrations were heated by condensing steam. The decline in heat transfer coefficient was tracked over periods of several days at fixed steam temperature and fluid velocity. Fouling increased with both liquor concentration and steam temperature. Soft, sludge-like deposits that contained mainly organic material were found. The inorganic fraction was about 25% and consisted primarily of calcium, magnesium, and silicon. The sources of the inorganic fraction in the deposits are discussed, and deposit analyses are compared with those of the solids present in the liquor.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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