MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2324063831 · doi:10.1021/ie201108b

Heat Transfer in a Slurry Bubble Column Reactor: A Critical Overview

2011· article· en· W2324063831 sur OpenAlexaff
Anil Kumar Jhawar, Anand Prakash

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat transferBubbleThermodynamicsRheologyHeat transfer coefficientSlurryMechanicsParticle (ecology)Materials scienceFlow (mathematics)ChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies of heat transfer in slurry bubble column reactors have been reviewed and observed differences analyzed based on available data. Heat transfer in these reactors is a strong function of some parameters and a weak function of others. The parameters significantly influencing heat transfer in these reactors are the superficial gas velocity, thermophysical properties of liquid and solid particles, and size and concentration of the particles. Moreover, the rate of change with a parameter is dependent on the operating flow regime, particle properties, and presence of internals. Of all of the parameters, the effect of the particles is more complex and inadequately understood because particles influence the flow regime transition and thermophysical and rheological properties of the suspension, which, in turn, affect the hydrodynamic behavior and associated heat-transfer characteristics. The effects of the column diameter and internals have been investigated by a limited number of studies. A comparison of available data shows that the effect of the column diameter on heat transfer diminishes above 0.3 m. This, however, requires confirmation from larger-diameter studies together with associated hydrodynamic studies and appropriate modeling. Literature correlations for the heat-transfer coefficient have been reviewed and their limitations and applicability discussed. Axial and radial variations of heat-transfer coefficients reported in literature studies require appropriate design considerations.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,155 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations39
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial & Engineering Chemistry ResearchMême sujetFluid Dynamics and MixingTravaux en français237 207