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Enregistrement W2325499092 · doi:10.1002/cjce.22495

Centrifugal pump performance when handling highly non‐Newtonian clays and tailings slurries

2016· article· en· W2325499092 sur OpenAlexfundvenueno aff
John M. Furlan, Robert Visintainer, Anders Sellgren

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Institute for Water Security, University of Saskatchewan
Mots-clésSlurryAerationSump (aquarium)TailingsMaterials scienceCentrifugal pumpEnvironmental scienceMechanicsSuctionWaste managementEnvironmental engineeringMechanical engineeringEngineeringMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent loop testing performed at the GIW Hydraulic Lab[1,2] has provided pump performance data for two highly non‐Newtonian slurries with significantly different characteristics: a high clay content slurry with minimal coarse solids; and a typical, low clay content, two‐component tailings slurry. The importance of air removal in the sump and pipe loop was demonstrated using a simple, yet novel de‐aeration system. In addition to the measurement of performance losses, determination of the upper limit of “pumpability” for these slurries relative to their concentration and associated yield stress was investigated. However, once the slurry was de‐aerated, no limits could be found, other than those dictated by suction side losses (NPSHA) or excessive pipeline friction gradients, indicating that the only true limit in practice is one of system economics, i.e. pump operating and capital cost. Experimentally measured pump head and efficiency were compared against corresponding predictions from two different models: the Walker and Goulas technique[3] and the Graham et al. technique,[4] with special focus given to the dependence of the losses on pump rotary speed.

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)0,004
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
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,148
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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