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Enregistrement W2073591071 · doi:10.1021/ie9007425

Modeling of Heat Uptake and Release with Embedded Phase-Change Materials in Monolithic Microfluidized Bed Reactors

2009· article· en· W2073591071 sur OpenAlexaff
Akash Mittal, Shantanu Roy, Faı̈çal Larachi

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhase changeMaterials sciencePhase (matter)Nuclear engineeringProcess engineeringChemistryThermodynamicsEngineeringPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An innovative process concept for biomass gasification is proposed, which involves a combination of gasification and combustion reactions in a monolithic structured reactor by using high-temperature phase-change materials to intensify the process heat management. In this paper we specifically look at the heat transport problem, dynamics of which drives the overall dynamics of the proposed process concept. Exploiting the large “separation of scales” between the axial and radial coordinates, we have addressed the modeling problem at the corresponding scales with a simplified, one-dimensional dynamic model in the reactor (axial) scale and a detailed dynamic finite element method (FEM) model at the channel (radial) scale. This contribution relates to the latter model, wherein we have investigated the effect of various controlling physical parameters as well and geometrical and configurational aspects. Finally, we identify ways in which such a process concept may be optimized.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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