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Enregistrement W2262398541 · doi:10.18869/acadpub.jafm.67.223.22417

Ammonia Decomposition for Hydrogen Production in Catalytic Microchannels with Slip/Jump Effects

2015· article· en· W2262398541 sur OpenAlexaff
Azad Qazi Zade, Metin Renksizbulut, J. Friedman

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Fluid Mechanics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnudsen numberTemperature jumpSlip (aerodynamics)JumpMaterials scienceMechanicsThermodynamicsMicrochannelBoundary value problemChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rarefaction effects on the catalytic decomposition of NH3 in ruthenium–coated planar microchannels is numerically simulated in the Knudsen number range 0.015-0.03. A colocated finite–volume method is used to solve the governing equations. A concentration jump model derived from the kinetic theory of gases is employed to account for the concentration discontinuity at the reactive walls. A detailed surface reaction mechanism for ammonia decomposition on ruthenium along with a multi-component species diffusion model are used to study the effects of concentration jump coupled with velocity slip and temperature jump on the walls. The velocity-slip, temperature-jump and concentration-jump boundary conditions have miscellaneous effects on flow, temperature and species concentration fields. The results suggest that the velocity-slip boundary condition only slightly influences the species distribution at the edge of the Knudsen layer as well as inside the channel, while the temperature-jump boundary condition affects the heat and mass transfer characteristics the most. The concentration-jump effect, on the other hand, can counter balance the temperature-jump effects in some cases.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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