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Enregistrement W2149567944 · doi:10.1002/ceat.200900440

Computational Fluid Dynamics Study of a Styrene Polymerization Reactor

2010· article· en· W2149567944 sur OpenAlexafffund
Himanshu K. Patel, Ramdhane Dhib, Farhad Ein‐Mozaffari

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering & Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésImpellerContinuous stirred-tank reactorComputational fluid dynamicsStyreneHomogeneity (statistics)PolymerizationMaterials scienceMixing (physics)MechanicsChemical reactorVolumetric flow ratePlug flow reactor modelChemical engineeringThermodynamicsChemistryPolymerComposite materialEngineeringCopolymerPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The computational fluid dynamics (CFD) approach was adopted to simulate benzoyl peroxide (BPO)‐initiated styrene polymerization in a laboratory‐scale continuous stirred‐tank reactor (CSTR). The CFD results revealed the effects of non‐homogeneity and the short‐circuiting of the unreacted styrene and initiator on the reactor performance. The study also investigated the effects of the impeller speed and the residence time on the conversion and the flow behavior of the system. The CFD simulation showed that intense mixing remained confined to a small region near the impeller. With increasing impeller speed, it was found that the perfectly mixed region near the impeller expanded, thus reducing non‐homogeneity. Different contours were generated and exhibited the effect of the mixing parameters on the propagation rate and styrene conversion. The monomer and initiator conversions predicted with the CFD model were compared to those obtained with a CSTR model. The CFD model accounts for the non‐ideality behavior of the polymerization reactor, and hence conversion predictions are more realistic.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,173 · 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'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

Citations24
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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