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Enregistrement W2084397203 · doi:10.1021/ie0006864

Three-Phase Fluidization Macroscopic Hydrodynamics Revisited

2001· article· en· W2084397203 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFluidizationPorosityPhase (matter)Newtonian fluidMechanicsMaterials scienceComputer scienceFluidized bedPhysicsThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The state-of-the-art tools for the evaluation of the macroscopic hydrodynamics of cocurrent upflow three-phase fluidization are critically evaluated by thoroughly interrogating the broadest fluidization database ever built. The database is compiled through worldwide conjoint initiatives as a result of a decade of compilation efforts by the groups of professors L. S. Fan (Columbus, OH), S. D. Kim (Seoul, South Korea), and G. Wild (Nancy, France) and our Laval University group. The database represents almost the whole heritage of the nonproprietary data released in the open literature in the field of gas−liquid−solid fluidization (23 000 experiments on bed porosity and liquid, gas, and solid holdups). It is dedicated to embracing wide-ranging fluids' properties, particle and vessel sizes, and operating conditions. The database contains 55 Newtonian (20 500 data), 19 non-Newtonian liquids (2500 data), 110 various particles, and 17 different column diameters and includes wall effect ratios D c / d p and grain sizes ranging from 8 to 800 mm and from 0.25 to 15 mm. Two novel approaches in the field of three-phase fluidization modeling are proposed to reconcile the formidable diversity of patterns and the wide variability of hydrodynamic parameters encountered in this advanced database. Both of them exhibit a substantial gain in their forecasting ability with respect to the currently known prediction methods. The first approach relies on the combination of multilayer perceptron artificial neural networks and dimensional analysis (ANN-DA approach) to derive three highly accurate correlations for bed porosity and liquid and gas holdups. The second is based on a phenomenological hybrid k − x generalized bubble wake model ( k − x GBWM) in which the wake parameters k and x are beforehand extracted by solving an inverse k − x GBW model. The ANN-DA approach is then applied to correlate k and x in terms of the accessible fluidization input characteristics and fed into the k − x GBWM to forecast the phase holdups. The robustness of the proposed ANN-DA correlations and k − x GBWM is assessed, and the limitations of the correlations with regard to their generalization capabilities are discussed.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
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
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,267 · 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