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Enregistrement W2079307108 · doi:10.1002/aic.12210

Simultaneous quantitative measurement of gaseous species composition and solids volume fraction in a gas/solid flow

2010· article· en· W2079307108 sur OpenAlexafffund
Jean‐Philippe Laviolette, Gregory S. Patience, Jamal Chaouki

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAbsorbanceMole fractionAnalytical Chemistry (journal)ChemistryFraction (chemistry)TRACERVolume fractionAlkaneBubbleVolume (thermodynamics)NitrogenFiberGas compositionThermodynamicsChromatographyHydrocarbonMechanicsPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A novel spectroscopic method was developed to measure quantitatively and simultaneously solids volume fraction (1−ε) and gaseous species composition (Yi) in a gas/solid system. The method was comprised of an FT‐IR coupled to a fiber‐optic probe that could perform real‐time and in situ measurements of absorbance. The effect of (1−ε) and Yi on the absorbance spectra were additive and could be independently calibrated. Experiments were conducted with alkane/nitrogen mixtures and two types of particles: sand and FCC. Fuel mole fractions and (1−ε) were varied between 1.8–10.1 mol % and 0–0.45, respectively. The relative errors for Yi time‐averaged measurements were below 6% and the error increased significantly with decreasing beam intensity. A proof of concept for a novel application in fluidized beds was also completed: the fiber‐optic probe was used to measure the molar fraction of a tracer gas inside the emulsion and bubble phases during gas tracer experiments. © 2010 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2010

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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