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Enregistrement W2139963201 · doi:10.1002/cjce.22143

Dominant flow structures in gas–liquid–solid fluidized beds

2014· article· en· W2139963201 sur OpenAlexvenueno aff
Omid Arjmandi‐Tash, Reza Zarghami

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlatness (cosmology)MechanicsFluidizationSkewnessBubbleStandard deviationFluidized bedMaterials scienceSluggingLow frequencyRange (aeronautics)Flow (mathematics)Analytical Chemistry (journal)ChemistryThermodynamicsChromatographyPhysicsMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective time series analysis techniques in time and frequency domains were applied to characterize three‐phase fluidization under a wide range of gas and liquid velocities. The experiments were carried out in a laboratory scale fluidized bed, operated under ambient conditions. Standard deviation of pressure fluctuations successfully detected four distinct regimes, namely compacted bed, agitated bed, coalesced and discrete bubble regimes (or discrete and dispersed bubble regimes at extremely low gas velocities). A minimum in skewness and average cycle frequency and a maximum in flatness indicated a minimum deviation from larger structures of the bed. A transition between macro and finer structures occurred during agitated bed regime and accordingly, minimum liquid fluidization velocity was perceived by skewness, flatness, and average cycle frequency analyses. The results showed that at very low liquid velocities in the compacted bed regime, the power spectrum at lower frequencies slightly increased with increasing liquid velocity. This results in the consecutive appearance of single bubbles of low frequencies. With further increase in the liquid velocity at agitated bed regime the power spectrum at lower frequencies gradually decreased. At higher liquid velocities near U Lmf , the peak dominant frequency is transmitted from low frequency ranges of 2 Hz to the higher frequency of about 10 Hz.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,635

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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