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Enregistrement W2044293584 · doi:10.1021/ie050195p

Process Intensification in Artificial Gravity

2005· article· en· W2044293584 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMagnetic and Electromagnetic Effects
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic fieldWettingMagnetGravitationProcess (computing)TRICKLEMechanicsGravitational fieldPhysicsMaterials scienceComputer scienceClassical mechanicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Powerful superconducting magnets constitute adequate proxies for generating artificial gravity environments in earthbound experimentations. The application of microgravity or macrogravity conditions could be interesting for the pharmaceutical and medical domains for discovering and identifying new drugs and their actions. In the chemical engineering area, strong inhomogeneous magnetic fields could potentially open attractive applications. For example, in multiphase catalytic systems, several factors must be optimized for improving process efficiency. Preliminary experimentations and model calculations reveal that inhomogeneous and strong magnetic fields, applied to such systems as mini trickle-bed reactors, are capable of affecting reactor hydrodynamics, which can be taken advantage of for improving process performance. Pressure drops, liquid holdups, and wetting efficiency experimental data have been obtained for two-phase downward gas−liquid trickle beds in the presence of inhomogeneous magnetic fields. Magnetic field effects on trickle bed hydrodynamic properties have been explained using the gravitational amplification factor that commutes the Kelvin body force density into an artificial gravitational body force.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,290 · 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