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Enregistrement W2024263948 · doi:10.1252/jcej.34.95

Models for Minimum Liquid Fluidization Velocity of Gas-Liquid Fluidized Beds.

2001· article· en· W2024263948 sur OpenAlexaff
Dong‐Hyun Lee, Norman Epstein, John R. Grace

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluidizationBuoyancyDragThermodynamicsWork (physics)ChemistryViscosityMechanicsParticle (ecology)Fluidized bedPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gas-perturbed liquid model of Zhang et al. (1995) is modified in an effort to improve its prediction of the minimum liquid velocity of fluidization, Ulmf, of a bed of solid particles in the presence of a low or moderate cocurrent flow of gas. Variants of the model are considered where the buoyancy term is based on the gas-liquid mixture, instead of the liquid alone, and with the frictional pressure gradient given by several alternative equations to the Ergun equation employed in the original gas-perturbed liquid model. All versions of the model provide similar dependence on such factors as gas velocity, particle diameter, particle density and liquid viscosity as those seen experimentally. The mixture buoyed equation with the drag based on an equation suggested by Foscolo et al. (1983) gives improved predictions over the original Zhang et al. (1995) model, but the best overall agreement is with buoyancy based on the liquid alone and the first term in the drag equation with the Carman (1937) constant of 180 instead of Ergun's 150. The predictions are sensitive to the minimum fluidization voidage, which is measured, assumed, or estimated. Further work is required to investigate minimum liquid fluidization velocities experimentally for particles of density closer to that of the liquid, and for high-viscosity liquids.

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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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