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Enregistrement W2002242285 · doi:10.1021/ie901816s

Numerical Simulation of Pneumatic Dryers Using Computational Fluid Dynamics

2010· article· en· W2002242285 sur OpenAlexaff
Tarek J. Jamaleddine, Madhumita B. Ray

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsFluentMechanicsMass transferMoistureEvaporationHeat transferFluid dynamicsMultiphase flowFlow (mathematics)Control volumeDiffusionWater contentMaterials scienceThermodynamicsGeotechnical engineeringPhysicsGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hydrodynamic and drying mechanisms of a dilute-phase, gas−solid flow have been predicted in a laboratory and a large-scale pneumatic dryer. A computational fluid dynamics (CFD) method based on the two-fluid multiphase flow model has been adopted. A control-volume based technique implemented in the FLUENT CFD package was applied along with the kinetic theory of granular flow (KTGF) to simulate the flow pattern and heat and mass transfer processes for wet PVC and sand particles by hot air. The mass-weighted averages of theoretical predictions for temperature and moisture content agree well with the experimental data for similar models. User-defined subroutines were added to extend FLUENT capability to account for mixture properties and to simulate the drying rate for surface moisture evaporation and moisture diffusion inside the particulate phase. The present model can be extended to simulate the drying of various temperature sensitive materials.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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