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Enregistrement W2135790421 · doi:10.7451/cbe.2013.55.3.11

Drying characteristics of forage sorghum stalks

2013· article· en· W2135790421 sur OpenAlexaffvenue
Timothy J. Rennie, Donald G. Mercer, A. Tubeileh

Notice bibliographique

RevueCanadian Biosystems Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorghumForageAgronomyAgricultural engineeringEnvironmental scienceBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forage sorghum has been identified as a potential source of biomass for heating by direct combustion. An important aspect of the production system is crop drying prior to storage or processing, such as pelletizing. In order to properly evaluate the effects of maceration or other similar treatments on the field drying of sorghum, a baseline of the drying characteristics of sorghum needs to be established. This was accomplished by drying samples of sorghum stalks in an Armfield UOP8 laboratory-scale tray dryer at an air temperature of 50°C and air velocity of 0.5 m/s. Stalks were cut into either 200 mm or 50 mm lengths. For some of the 200 mm lengths, the ends were sealed in paraffin wax to duplicate infinite cylinders so that the drying characteristics of the waxy skin could be determined separately from the cut ends. The data was fit to several standard exponential type models, including a two-term Newton model, and a separation of variables model based on Fick’s law. The length of the stalk and the sealing of the ends significantly affected the drying rate. Statistical indicators demonstrated that standard exponential models adequately capture the drying curves and are on par with the separation of variables model. The two-term Newton model and the separation of variables model provided a distinction between the axial and radial moisture migration. Using the separation of variables model, the effective diffusivity of sorghum stalks was determined to be 4.17 x 10-8 and 8.81 x 10-6 m2/hr in the radial and axial directions, respectively.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,999

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,144
Écart entre enseignants0,136 · 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'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

Citations0
Publié2013
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