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Enregistrement W2034816362 · doi:10.1243/09544089jpme172

A piezoelectric force sensor for mill-scale chip refiners

2008· article· en· W2034816362 sur OpenAlexaff
Dustin Olender, Peter Wild, Peter Byrnes

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part E Journal of Process Mechanical Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShear forceBar (unit)MillMaterials sciencePiezoelectricityMechanical engineeringChipProcess (computing)Composite materialComputer scienceEngineeringElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Refiners are used in the pulp and paper industry to separate wood chips into individual fibres and to develop the morphology of fibres to be suitable for the type and grade of paper to be produced. Within a refiner are discs, at least one of which rotates at high speed and all of which are lined with radial patterns of bars on their opposed surfaces. A mixture of chips and water is accelerated radially through the space between the discs. Compressive and shear forces are applied to chips and fibres as the bars on the opposed discs cross each other. Experiments have shown that certain process variables can greatly affect the forces applied to chips or fibres when bars cross. These findings suggest that the contact mechanics of bar-crossings are a significant factor in the development of fibre properties. To investigate these contact mechanics in operating refiners, a piezoelectric-based sensor has been developed to measure the forces applied to the chips and fibres by the bars. The sensor replaces a small section of a refiner bar and is sensitive to both axial and tangential forces. The current paper describes the evolution of the design of this sensor from a proof-of-concept prototype for a laboratory-scale refiner to the latest generation sensor for a mill-scale refiner. Performance during the most recent mill trials is presented.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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