Comments On “Neural Network Modeling of Structured Packing Height Equivalent to a Theoretical Plate” and“HETP and Pressure Drop Prediction for Structured Packing Distillation Columns Using a Neural Network”
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The two research notes 1,2 recently published in Ind. Eng.Chem.Res. by Eldridge and co-workers describe a currently fashionable approach for correlating a number of macroscopic hydraulic and transport parameters in multiphase reactors.Hence, on the basis of a wide hydrodynamic data set, these authors propose a set of general perceptron-like artificial neural network (ANN) correlations for the prediction of the height equivalent to a theoretical plate (HETP) and the twophase pressure gradient (∆P/H) in counter-current gasliquid structured packing towers.The proposed tools are shown to outperform, in terms of prediction capability, the well-trodden empirical correlations or phenomenological models existing in the field.Although these authors are successful in demonstrating their concept, the impact of their contribution, can, to our opinion, be further reinforced.The procurement in a publication of the full expression and parameters of a correlation is the sole guarantee that such a tool can be useful to readers from industry and academia.In this work, the authors neglect to provide for both the HETP and ∆P/H in their derived correlation equations together with the numerical values of the weights.This unfortunately makes it impossible for users to tangibly take advantage of these two papers.Basically, the most valuable aspect of this work is more the correlation equations rather than the methodology implemented to extract the correlations.For the benefit of the readers of Ind. Eng.Chem.Res., it is highly suggested that the authors provide the complete set of equations allowing for the computation by their tools of the hydrodynamic parameters in the chosen configuration.Neural network computing is becoming increasingly fashionable among the chemical engineering circle.It is a powerful "black-box" approach used to map complex
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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