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Enregistrement W2034960565 · doi:10.14356/kona.2008017

Scale-up of High-Shear Mixer Granulators

2008· article· en· W2034960565 sur OpenAlexaff
Nejat Rahmanian, Boonho Ng, Ali Hassanpour, Yulong Ding, Joseph Antony, Xiaodong Jia, Mojtaba Ghadiri, Peter van der Wel, Allet Krug-Polman, David York, Andrew E. Bayly, H.S. Tan

Notice bibliographique

RevueKONA Powder and Particle Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilPfizer
Mots-clésGranulationMaterials scienceGranule (geology)MechanicsWettingScalingShear (geology)Mechanical engineeringStatistical physicsEngineeringMathematicsPhysicsComposite materialGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanics of particle interactions and the prevailing level of compressive stresses and shear strains are affected by the scale of operation, which in turn affects the granule structure, strength and functional properties.This may be the main reason why the current scaling relationships are ineffective from a viewpoint of product engineering.In a research programme supported by the EPSRC and four industrial organizations, i.e.Borax Europe, Hosokawa Micron BV, Pfizer Global Research and Development, and Procter and Gamble, we have addressed the following topics:Development of methodologies for quantifying the structure of granules in terms of internal voidage and composition distributions, strength, shape, size and density.Identification of the parameters that affect the structure of granules by using fundamental theories of microscopic contact mechanics of particles using DEM, macroscopic granular flow dynamics and kinetics of wetting.Experimental work across several length scales (1 L, 5 L, 50 L and 250 L) to aid the analysis of the process.In this paper, an overview of findings and their implications for granulation practice 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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