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Enregistrement W2041919336 · doi:10.1002/cjce.5450780302

Gas hold‐up in bubble columns: Operation with concentrated slurries versus high viscosity liquid

2000· article· en· W2041919336 sur OpenAlexvenueno aff
Rajamani Krishna, M.I. Urseanu, Jeroen W. A. De Swart, J. Ellenberger

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleSlurrySurface tensionViscosityParticle (ecology)Dispersion (optics)PopulationChromatographyChemistryAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceThermodynamicsMechanicsPhysicsOpticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The hydrodynamics of bubble columns with concentrated slurries of paraffin oil (density, ρL = 790 kg/m3; viscosity, μL = 0.0029 Pa·s; surface tension, σ = 0.028 N·m1) containing silica particles (mean particle diameter dp = 38 μm) has been studied in columns of three different diameters, 0.1, 0.19 and 0.38 m. With increasing particle concentration, the total gas hold‐up decreases significantly. This decrease is primarily caused by the destruction of the small bubble population. The hold‐up of large bubbles is practically independent of the slurry concentration. The measured gas hold‐up with the 36% v paraffin oil slurry shows remarkable agreement with the corresponding data obtained with Tellus oil (ρL = 862 kg/m3; μL = 0.075 Pa·s; σ = 0.028 N·m−1) as the liquid phase. Dynamic gas disengagement experiments confirm that the gas dispersion in Tellus oil also consists predominantly of large bubbles. The large bubble hold‐up is found to decrease significantly with increasing column diameter. A model is developed for estimation of the large bubble gas hold‐up by introduction of an wake‐acceleration factor into the Davies‐Taylor‐Collins relation (Collins, 1967), describing the influence of the column diameter on the rise velocity of an isolated spherical cap bubble.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,154 · 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

Citations34
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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