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Enregistrement W2119217588 · doi:10.1002/cjce.22270

An improved model for determining fractal structure of nano‐agglomerates

2015· article· en· W2119217588 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Asghar Esmailpour, Reza Zarghami, Navid Mostoufi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTheoretical and Computational Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIran National Science Foundation
Mots-clésFractalAgglomerateNano-Materials scienceStatistical physicsMathematicsComposite materialMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Effects of operating conditions on fractal structures of three nanoparticle agglomerates (SiO 2 , TiO 2 , and ZnO) in a vibro‐fluidized bed were investigated. An improved model is proposed by combining the fractal relation, Richardson‐Zaki equation, and mass balance. This model was used to predict substantial properties of nanoparticle agglomerates, such as fractal dimension and size of the agglomerate particulate fluidization. It was shown that with increasing vibration intensity, the fractal dimension of agglomerates decreases slightly, while the number of primary particles in the agglomerate decreases significantly. It was found that the fractal dimension of nanoparticle agglomerates is in the range of 2.63–2.78, and the number of primary particles in the agglomerate is in the order of 10 10 . Agglomerate size reaches a constant value at high vibration frequency. Calculation results indicated that the vibration frequency has a more important role than its amplitude in reducing agglomerate size. Minimum fluidization velocity was calculated by applying estimated agglomerate sizes, and it was found that the results were in close agreement with the experimental data.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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