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Enregistrement W2058995950 · doi:10.2202/1542-6580.1306

Modeling a Silicon CVD Spouted Bed Pilot Plant Reactor

2006· article· en· W2058995950 sur OpenAlexafffund
Juliana Piña, Verónica Bucalá, Noemí S. Schbib, Paul E. Ege, Hugo Ignacio de Lasa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemical Reactor Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversidad Nacional del SurConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Mots-clésPopulation balance equationFluidized bedPopulationProcess engineeringChemical reactorParticle (ecology)Pilot plantMaterials scienceMechanicsChemical engineeringWaste managementEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reports a comprehensive multiphase gas-solid dynamic mathematical model that successfully describes the batch growth of silicon particles in a CVD submerged spouted bed reactor. This multiphase reactor model takes into account the hydrodynamics and interphase mass exchange between the different fluidized bed regions (spout or grid zone, bubbles and emulsion phase) and uses applicable kinetic rate models to describe both heterogeneous and homogeneous reactions. The model also incorporates a population balance equation representing particle growth and agglomeration.The CVD submerged spouted bed reactor operation is simulated by means of a sequential modular procedure, which involves the solution of the reactor model and the population balance equation.It is shown that the proposed CVD multiphase reactor model successfully simulates experimental data obtained from batch operation in a pilot scale reactor at REC Silicon Inc. The modeling of experiments obtained for different operating conditions allows correlating the scavenging factor as a function of the silane concentration for short- and long-term operations.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations24
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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