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Enregistrement W2315709298 · doi:10.2514/6.2013-4092

Effect of Particle Density on the Hydrodynamic Behavior of a Gas-Solid Fluidized Bed

2013· article· en· W2315709298 sur OpenAlexaboutno aff
Md. Rayhan Sarker, Norman Love, Ahsan Choudhuri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Technology Laboratory
Mots-clésFluidized bedMaterials scienceParticle (ecology)MechanicsParticle densityPetroleum engineeringThermodynamicsPhysicsGeologyVolume (thermodynamics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work the effect of particle density was analyzed using two different types of materials, Canadian Hematite and glass beads with densities of 4989 kg/m 3 and 2230 kg/m 3 , respectively. Both of these materials were used in a gas-solid bed and the hydrodynamic behavior of the bed analyzed. For each material two sets of particles were created. One set of particles ranged in size from 90 to 425 μm and another from 125 to 300 μm. The 90 to 425 μm particles were mixed maintaining a specific composition presented later in this paper. For the 125 to 300 μm range the same amount of particles were mixed according to the weight percentage of each size range. Pressure drop of the bed was taken using a differential manometer. For the Hematite particle size range of 90 to 425 μm the pressure drop measured across the bed at minimum fluidization was 785 Pa. For these same conditions using the glass beads the pressure drop was measured to be 420 Pa, significantly lower than those for Hematite. This same trend was also observed for the 125-300 μm particle range for the same bed height. Using the second set of particles pressure drop at minimum fluidization for Hematite and glass beads was 981 Pa and 412 Pa, respectively. Various other measurements taken at different bed heights showed that the Hematite pressure drop was significantly higher than when using glass beads. Other results presented in this paper show that both pressure drop and minimum fluidization are significantly impacted by the increase of the material density.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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