MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2508094319 · doi:10.1002/aic.15450

CO<sub>2</sub> abatement in oscillating packed‐bed scrubbers: Hydrodynamics and reaction performances for marine applications

2016· article· en· W2508094319 sur OpenAlexafffund
Ion Iliuta, Faı̈çal Larachi

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCountercurrent exchangePacked bedMechanicsFlow (mathematics)Data scrubbingStatic mixerChemistryCylinderColumn (typography)AmplitudeThermodynamicsTurbulencePhysicsEngineeringChromatographyStructural engineeringWaste managementMechanical engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas‐liquid flow dynamics and CO 2 ‐monoethanolamine absorption performances of an oscillating countercurrent packed bed were analyzed by means of a transient 3D nonisothermal two‐fluid flow model with a goal to understand the behavior of scrubbing units on‐board floating production, storage and offloading platforms. Gas‐liquid flow deviation from axial symmetry was significant at larger vessel inclinations prompting noticeable liquid accumulation in the column lowermost area. Conversely, in static vertical and slightly inclined columns only a reduced fraction of the liquid was subject to transverse segregation. Externally‐generated column oscillations brought about complex secondary flows in radial and tangential directions resulting in oscillatory patterns with amplitude and propagation frequency affected by the packed bed oscillations. CO 2 abatement in inclined and asymmetrically oscillating columns suffered perceptible deviations with respect to vertical configuration while symmetrically oscillating columns gave rise to CO 2 performances oscillating around the steady‐state solutions of the vertical column. © 2016 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 63: 1064–1076, 2017

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIChE JournalMême sujetCarbon Dioxide Capture TechnologiesTravaux en français237 207