Prevention and mitigation of dust and hybrid mixture explosions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The results presented in this article focus on the importance of the prevention and mitigation of dust and hybrid mixture explosions. The main objective is to demonstrate the use of the inherent safety principle of moderation to achieve a significant reduction of the risk of explosions. Experiments and a companion modeling study were conducted with a test matrix composed of various size fractions of polyethylene powder together with concentrations of hydrocarbon gas (ethylene, hexane, and propane). The results quantitatively show the increased hazard posed by fine particle sizes of dust and the addition of flammable gases. There are clear implications for industry in terms of moderating the risk of an explosion. Gas concentrations used in this work were all less than the lower flammability limit (LFL) of the particular chemical species and the ratio of gas concentration to LFL concentration was at least 75%. The enhancement of mixture reactivity brought about by a flammable gas admixture could therefore be correlated with the burning velocity of the gas. This article describes how to predict K St for hybrid mixtures and includes the concept of using propane as a surrogate for hexane. Additionally, it shows that the avoidance of both fine dust sizes and hybrid mixtures is a beneficial approach in the process industries to reduce the risk arising from the hazards posed by combustible dusts and their mixtures with flammable gases. © 2009 American Institute of Chemical Engineers Process Saf Prog, 2010
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».