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Enregistrement W2261057109 · doi:10.1002/9781118534892.ch9

Optimization of Drying Processes and Systems

2015· other· en· W2261057109 sur OpenAlexaff
İbrahim Dinçer, Calin Zamfirescu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergyPayback periodProcess engineeringProcess (computing)System optimizationWork (physics)Computer scienceFunction (biology)Ideal (ethics)Key (lock)Biochemical engineeringMathematical optimizationEngineeringMechanical engineeringMathematicsProduction (economics)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter discusses the key aspects on optimization of drying processes and systems. Optimization problem is in general formulated with the help of objective functions. The objective functions are classified in three categories: technical, environmental, and economic. Since exergy and energy efficiencies play a major role for technical assessment of the drying system, several energy and exergy formulations for drying systems and the associated objective functions are included in the process. The reversible work of a drying system is important for the quantification of the departure of the actual system from the ideal reversible one. Some dryer emission indicators are presented which are useful for formulating environmental objective functions. For economic objective function, the levelized product price and the payback period are described as one of the most representative for dryers. Single- and multiple-objective optimizations of dryers are discussed with some illustrative examples to really highlight the importance of optimization.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,299

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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