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Enregistrement W2525020197 · doi:10.1002/cjce.22700

Reactor dynamics investigation based on calorimetric data

2016· article· en· W2525020197 sur OpenAlexvenueno aff
Charles Ibrahim Guinand, Michal Dabros, Thierry Meyer, Francis Stoessel

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
Thématiquethermodynamics and calorimetric analyses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsothermal processNuclear engineeringRobustness (evolution)Control theory (sociology)ThermodynamicsChemical reactorThermalConsistency (knowledge bases)Continuous stirred-tank reactorTemperature controlHeat transferProcess engineeringMaterials scienceComputer scienceEngineeringChemistryPhysicsChemical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple and general procedure has been developed to determine the thermal behaviour of a reactor based on heat balance, PID temperature control, and jacket behaviour. Using only temperature heating/cooling ramps followed by isothermal stages, such a procedure was tested at laboratory and industrial scale, respectively in a 0.5 L Mettler‐Toledo RC1e and a 100 L industrial reactor. The obtained model was demonstrated to be in good accordance with the measurements. The consistency and robustness of the model were assessed by imposing an external heat profile based on an autocatalytic reaction system. The results have proven that even under perturbations, the retrieved parameters remain correct. In summary, the thermal behaviour of a chemical reactor can be defined through the reactor dynamic investigation procedure and can be used to identify the optimal operating conditions.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,205
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 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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