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Enregistrement W2518992321

Polymer transfer during fines detachment under turbulent flow : Mechanism and implications

2001· article· en· W2518992321 sur OpenAlexaff
Tom Asselman, Gil Garnier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaterial Properties and Processing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPolymer chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le transfert de polymere entre les surfaces de fabrication du papier a ete caracterise pour divers sequestrants commerciaux. Le transfert de polymere pendant le detachement des particules stabilise la suspension et mene a une alteration des couches de polymere. Un modele cinetique, decrivant la deposition des particules simultanement avec le transfert des polymeres, a ete mis au point et valide. Lors des essais, les depots de fines sur les fibres enduites de polymere ont fait l'objet d'un suivi. L'effet de la chimie du polymere, de la concentration de sel et du taux de cisaillement sur les parametres cinetiques a fait l'objet d'un examen. On peut distinguer deux principaux ensembles de caracteristiques cinetiques correspondant aux mecanismes de floculation par inversion des charges et encapsulation. Les polymeres d'encapsulation produisent des liaisons plus resistantes, mais ils sont plus facilement transferes. Par contre, des polymeres tres charges, induisant l'agregation par inversion des charges ou neutralisation, produisent des liaisons plus faibles mais font l'objet de moins de transfert. Les constantes cinetiques observees ont ete extrapolees aux taux de cisaillement de la fabrication du papier. Meme lorsque les estimations sont conservatrices, les fines sont rapidement detachees, et de facon permanente, en presence d'un cisaillement eleve. Ces resultats pourraient expliquer la perte de retention observee sur les machines a papier a haute vitesse.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations2
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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