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Enregistrement W2044713045 · doi:10.1002/cjce.21875

On the solution of the dynamic population balance model describing emulsification: Evaluation of weighted residual methods

2013· article· en· W2044713045 sur OpenAlexvenueno aff
Jannike Solsvik, Per Julian Becker, Nida Sheibat‐Othman, Hugo A. Jakobsen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidualPopulationGalerkin methodApplied mathematicsMathematicsMethod of mean weighted residualsSpectral methodSpectral spaceCollocation (remote sensing)Orthogonal collocationTransient (computer programming)Population balance equationMathematical optimizationAlgorithmComputer scienceCollocation methodFinite element methodMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Numerical techniques in the family of weighted residual methods; the orthogonal collocation, Galerkin, tau and least‐squares, are evaluated for the solution of transient population balance (PB) models describing liquid–liquid emulsification systems in stirred batch vessels. The numerical solution techniques are compared based on (i) a breakage dominated system with experimental data available, and (ii) a breakage–coalescence test case. Two numerical approaches are studied for the transient term: (i) time‐differencing by a low order finite difference approximation, and (ii) the spectral‐element technique. Both approaches use spectral approximations in the phase space dimension. Based on a residual measure, computational costs, and implementation complexity the combined finite difference–spectral approach is recommended above the spectral‐in‐time‐spectral‐in‐space approach. Within this recommended solution framework, it is not necessary to use a more mathematical complex spectral method than the orthogonal collocation technique.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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