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Enregistrement W2149004463 · doi:10.1002/cjce.5450780309

Gas‐liquid mass transfer in low‐ and medium‐consistency pulp suspensions

2000· article· en· W2149004463 sur OpenAlexaffvenue
V. B. Rewatkar, Chad P. J. Bennington

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensCatalyst Paper (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass transferMass transfer coefficientDistilled waterAnalytical Chemistry (journal)Mass fractionChemistrySuspension (topology)Materials scienceChromatographyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The volumetric gas—liquid mass transfer coefficient (kLa) was measured for low‐ and medium‐consistency pulp suspensions using the cobalt‐catalyzed sulfite oxidation technique. Mass transfer rates were measured in a high‐shear mixer for a range of operating parameters, including the rotor speed (N = 10 to 50 rev/s), gas void fraction (Xg = 0.10 to 0.40) and fibre mass concentration (Cm = 0.0 to 0.10). kLa measurements were compared with the macroscale flow regime in the vessel (characterized using photographic techniques) and correlated with energy dissipation, gas void fraction and suspension mass concentration in the mixer. We found that gas‐liquid mass transfer was significantly reduced in pulp suspensions, even for low suspension concentrations. Part of this reduction was associated with dissolved components leached from the fibres into the liquid phase. This could account for reductions in kLa of up to 30% when compared with distilled water. The fibres further reduced kLa, with the magnitude of the decrease depending on the fibre mass concentration. Correlations were developed for kLa and compared with results available in the literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,157
Écart entre enseignants0,153 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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