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Enregistrement W2055763071 · doi:10.1002/cjce.5450810311

Gas Holdup in a Fiber Suspension

2003· article· en· W2055763071 sur OpenAlexvenueno aff
Xuefeng Su, Theodore J. Heindel

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIowa State University
Mots-clésFiberSuspension (topology)Volume fractionMass fractionFraction (chemistry)Materials scienceHomogeneousFlow (mathematics)BubbleVolume (thermodynamics)MechanicsChemistryChromatographyComposite materialThermodynamicsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper investigates the effects of fiber mass fraction and length on gas holdup and flow regime transition. The experiments are performed using three different Rayon fiber lengths (3, 6, and 12 mm) over a range of superficial gas velocities ( U g ⩽ 18 cm/s) and a range of fiber mass fractions (0 ⩽ C ⩽ 1.8%) in a 15.24 cm diameter bubble column, in which air is continuously bubbled through a fixed volume of a fiber suspension. Experimental results show that increasing the fiber mass fraction tends to decrease the overall gas holdup when the fiber mass fraction is less than a certain value, which depends on fiber length. Fiber length influences the gas holdup when C ⩽ 1.4%, and increasing fiber length reduces the overall gas holdup. Homogeneous, transitional, and heterogeneous flow conditions are observed at low fiber mass fractions, but when C ⩽ 0.6%, purely heterogeneous flow conditions are observed. The flow regime transition is not significantly affected by fiber length.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
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 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

Citations25
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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