MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2477697433 · doi:10.4018/978-1-4666-8711-0.ch001

Modeling Size Reduction and Fractionation for Cellulosic Feedstock

2015· book-chapter· en· W2477697433 sur OpenAlexaff
Ladan J. Naimi, Shahab Sokhansanj, Xiaotao Bi, C. Jim Lim, Anthony Lau, Mohammad Reza Sarmasti Emami, Staffan Melin

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaw materialBiomass (ecology)Lignocellulosic biomassBioconversionCellulosic ethanolBioenergyPulp and paper industryRenewable energyBiofuelEnvironmental scienceReduction (mathematics)Materials scienceWaste managementCelluloseAgronomyChemistryChemical engineeringEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass has attracted attention as a source of renewable energy. It is available in different forms such as lignocellulosic stalks of herbaceous and woody biomass. These forms of biomass should be prepared to go through bioconversion process or biofuel production. One of the major unit operations for preparation is size reduction, which increases the surface area available and breaks the structure of biomass. Size reduction is energy intensive and an expensive step of feedstock preparation. The characteristics of ground particles are the result of interactions between material properties and the modes of size reduction like shear, impact, and attrition. The fundamentals of size reduction of fibrous biomass are not well understood. This chapter summarizes the latest studies on modeling of size reduction of lignocellulosic and woody biomass.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,204 · 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
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIGI Global eBooks→Même sujetBiofuel production and bioconversion→Travaux en français237 207→