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Enregistrement W2158386149 · doi:10.1002/cjce.20270

A multiscale model for quantifying helium diffusion in porous unsintered glass

2010· article· en· W2158386149 sur OpenAlexvenueno aff
Shashvat Doorwar, Saikat Chakraborty, Sudarsan Neogi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSinteringHeliumMaterials sciencePorosityDiffusionShrinkageIsothermal processDiffusion processComposite materialThermodynamicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Helium‐aided sintering of porous unsintered glass is a complex multiscale process, characterised by three different timescales, namely, that of helium diffusion, heat conduction, and radial shrinkage of the glass core. This work presents a multiscale model for quantifying heat and helium diffusion in a shrinking core system by decoupling the timescales based on their orders of magnitude. We obtain analytical solutions of our model, which allow us to quantify the spatio‐temporal profiles of temperature and helium concentration in the glass during the sintering process. Our results show that the introduction of helium increases the sintering rate of glass, and we conclude that pre‐sintering heating followed by helium‐aided sintering is better than simultaneous heating and helium diffusion. We also show that the pre‐sintering heating process for a standard glass sample should not be longer than an hour for the sake of heat economy, following which we may switch to the helium‐aided sintering process, where the sintering should occur under isothermal conditions for approximately 6 h. We perform dynamic simulations using glass porosity as a parameter, and find the sintering rate to be directly proportional to the initial porosity of the glass sample.

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 enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,457

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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