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Enregistrement W2063448553 · doi:10.1002/cjce.5450810359

Two‐Phase Flow in Porous Media Under Spatially Uniform Magnetic‐Field Gradients

2003· article· en· W2063448553 sur OpenAlexaffvenue
Ion Iliuta, Faı̈çal Larachi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic fieldMechanicsPorous mediumMomentum (technical analysis)Flow (mathematics)Phase (matter)Body forceMaterials scienceTwo-phase flowVolumetric flow rateVolume (thermodynamics)PorosityPhysicsThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract External inhomogeneous magnetic fields exert a body force on electrically nonconducting, magnetically permeable fluids, and this force can be used to compensate or to amplify the gravitational body force. The ability to influence two‐phase flow by the application of external inhomogeneous magnetic field is of potential interest in the operation of trickle‐bed reactors from the point of view of catalytic process intensification. An exhaustive modeling framework was developed to illustrate how external inhomogeneous magnetic fields are able to influence both trickle bed hydrodynamics and reaction performance. The model was based on the volume‐average mass and momentum balance equations and volume‐average species balance equations under a spatially uniform magnetic‐field gradient, µ 2 0 H ( dh/dz ). The catalytic wet air oxidation of phenol in the presence of a catalyst consisting of a mixture of CuO, ZnO and CoO was considered as a case study.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,612

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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