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Enregistrement W2012733049 · doi:10.1002/cjce.21688

Flow regime transition identification in three phase co‐current bubble columns

2012· article· en· W2012733049 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Sanjeev Kumar, Nannuri Srinivasulu, Prabhat Munshi, A. Khanna

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHindustan Petroleum
Mots-clésBubblePhase transitionAnalytical Chemistry (journal)Superficial velocitySlurryLiquefactionMaterials scienceThermodynamicsMechanicsChemistryFlow (mathematics)ChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bubble columns have wide applications in absorption, bio‐reactions, catalytic slurry reactions, coal liquefaction; and are simple to operate, have less operating costs; provide good heat and mass transfer. Experiments have been performed for identifying transition regime in a 15 cm diameter bubble column with liquid phase as water and air as the gas phase. Glass beads of mean diameter 35 µm have been used as solid phase. The superficial gas velocity is in the range 0 ≤ U g ≤ 16.3 cm/s and superficial liquid velocity in the range of 0 ≤ U l ≤ 12.26 cm/s. Solid loading up to 9% (w/v) has been used. Pressure signals have been measured using differential pressure transducers (DPTs) at four different axial locations. Classical analysis (Wallis approach and Zuber–Findlay approach), Statistical analysis and Fractal analysis have been used for regime transition identification. Statistical analysis and Fractal analysis have shown almost the same transition points for all the liquid and gas velocities. Effect of solid concentration, liquid velocity and gas velocity over transition regime has also been studied. As the solid concentration is increased it has insignificant effect over transition regime for lower values (<1%), while transition values decrease for higher solid concentration (>1%). © 2012 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,375

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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