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Enregistrement W2162226412 · doi:10.1155/2012/750162

The Effects of Mixing, Reaction Rates, and Stoichiometry on Yield for Mixing Sensitive Reactions—Part I: Model Development

2012· article· en· W2162226412 sur OpenAlexafffund
Syed Imran Ali Shah, Larry W. Kostiuk, Suzanne M. Kresta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNonlinear Dynamics and Pattern Formation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésDimensionless quantityStoichiometryYield (engineering)Mixing (physics)MicromixingReaction rateDiffusionChemistryThermodynamicsMass fractionChemical reactionReaction rate constantPhysical chemistryAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistryKineticsPhysicsCatalysisClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are two classes of mixing sensitive reactions: competitive-consecutive and competitive-parallel. The yield of desired product from these coupled reactions depends on how fast the reactants are brought together. Recent experimental results have suggested that the mixing effect may depend strongly on the stoichiometry of the reactions. To investigate this, a 1D, dimensionless, reaction-diffusion model at the micromixing scale was developed. Assuming constant mass concentration and mass diffusivities, systems of PDE's were derived on a mass fraction basis for both types of reactions. Two dimensionless reaction rate ratios and a single general Damköhler number emerged from the analysis. The resulting dimensionless equations were used to investigate the effects of mixing, reaction rate ratio, and reaction stoichiometry. As expected, decreasing either the striation thickness or the dimensionless rate ratio maximizes yield, the reaction stoichiometry has a considerable effect on yield, and all three variables interact strongly.

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)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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