Using a tracer technique to identify the extent of non-ideal flows in the continuous mixing of non-Newtonian fluids
Notice bibliographique
Résumé
The identification of non-ideal flows in a continuous-flow mixing of non-Newtonian fluids is a challenging task for various chemical industries: plastic manufacturing, water and wastewater treatment, and pulp and paper manufacturing. Non-ideal flows such as channelling, recirculation, and dead zones significantly affect the performance of continuous-flow mixing systems. Therefore, the main objective of this paper was to develop an identification protocol to measure non-ideal flows in the continuous-flow mixing system. The extent of non-ideal flows was quantified using a dynamic model that incorporated channelling, recirculation, and dead volume in the mixing vessel. To estimate the dynamic model parameters, the system was excited using a frequency-modulated random binary input by injecting the saline solution (as a tracer) into the fresh feed stream prior to being pumped into the mixing vessel. The injection of the tracer was controlled by a computer-controlled on-off solenoid valve. Using the trace technique, the extent of channelling and the effective mixed volume were successfully determined and used as mixing quality criteria. Such identification procedures can be applied at various areas of chemical engineering in order to improve the mixing quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».