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Enregistrement W1998568078 · doi:10.1002/cjce.5450830416

The Effect of Particle Size Distribution on Pressure Drop through Packed Beds of Cooked Wood Chips

2005· article· en· W1998568078 sur OpenAlexaffvenue
Quak Foo Lee, Chad P. J. Bennington

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPressure dropPulp (tooth)Superficial velocityChipPorosityMaterials scienceComposite materialParticle sizeParticle-size distributionKappa numberMechanicsKraft processChemistryFlow (mathematics)EngineeringKraft paper

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The pressure drop of process liquors through columns of wood chips determines the operability, efficiency and control of both batch and continuous pulp digesters and the quality of the pulp produced from them. Pressure drop was measured through columns of industrial white spruce chips (produced with a chipping head‐rig) as a function of the chip size distribution and the extent of delignification. Flow resistance depended on the porosity of the chip bed which was affected by the kappa number of the chips (which affected their flexibility) and chip size distribution, the compaction forces applied to the column, and the liquid superficial velocity. The chip beds were compressible and inelastic. Previous work from the literature using the Ergun equation to characterize pressure losses through chip beds is examined and compared with results of this work.

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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,335

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations20
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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