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Enregistrement W2526616904 · doi:10.1002/aic.15526

Three‐dimensional modeling of porosity development during the gasification of a char particle

2016· article· en· W2526616904 sur OpenAlexaff
Kay Wittig, Petr A. Nikrityuk, S. Schulze, Andreas Richter

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharPorosityParticle (ecology)Context (archaeology)Work (physics)Materials scienceMechanicsParticle sizeChemical engineeringThermodynamicsPhysicsComposite materialEngineeringGeologyPyrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work is devoted to the three‐dimensional, direct modeling of porosity and specific surface development during the gasification of a char particle. The model was developed for heterogeneous reactions occurring inside a char particle in a kinetically controlled regime. The main goal of this work is to analyze the impact of different pore size distributions on the particle carbon conversion rate. In particular, it is shown that under certain conditions the outer particle surface can influence the specific surface area. In this context the possible adaptation of the parameter ψ from the random pore model (RPM) developed by Bhatia and Perlmutter is explained. The results of simulations are compared against the RPM and discussed. Additionally, based on the results of simulations, the physics behind several input parameters used by the RPM are explored. Finally, the possible fragmentation of a chemically reacting char particle during its gasification in dependence of instantaneous porosity was investigated numerically. It was shown that the earliest fragmentation occurs at a carbon conversion of about 0.5–0.6 due to the disaggregation of the pore walls. The results are discussed and compared implicitly with data published in the literature. © 2016 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 63: 1638–1647, 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,136

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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