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Enregistrement W1997047455 · doi:10.1002/cjce.20676

Hydrodynamic characterisation of liquid–solid two–phase fluidised beds: Vibration signature and pressure fluctuations analyses

2011· article· en· W1997047455 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Amir Sheikhi, Rahmat Sotudeh‐Gharebagh, Mehrdad Alfi, Navid Mostoufi, Reza Zarghami

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKurtosisVibrationStandard deviationMechanicsPhase (matter)Materials scienceIntersection (aeronautics)SkewnessThermodynamicsMathematicsPhysicsEngineeringStatisticsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrodynamic behaviour of a two–phase liquid–solid fluidised bed was investigated over a wide range of liquid velocities by means of simultaneous vibration and pressure fluctuations analyses. The liquid velocities were set in a way that covered two most important hydrodynamic events in the bed, namely minimum fluidisation and circulating‐solid regime. To prevent solids from being carried out of the bed, the maximum liquid velocity was kept lower than the terminal velocity of solids. Statistical analysis on the vibration signatures of bed shell proved to be a strong representative for minimum fluidisation characterisation and solid regime change. The minimum fluidisation velocity can be obtained from the intersection of two linear parts in the standard deviation of vibration fluctuation signals. Moreover, the kurtosis of vibration signals could predict the minimum fluidisation and approximate solid regime transition successfully. Meanwhile, statistical parameters, such as standard deviation, skewness, and kurtosis as well as newly‐introduced parameters, namely the energy and average cycle frequency of pressure signals, determined both of minimum fluidisation condition and circulating‐solid flow regime. © 2011 Canadian Society for Chemical Engineering

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,454

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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