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Enregistrement W2559133852 · doi:10.3303/cet1652098

Investigation of Fouling in Plate Heat Exchangers at Sugar Factory

2016· article· en· W2559133852 sur OpenAlexaboutno aff
Alexey Demirskyy, Petro Kapustenko, Gennadii Khavin, Оlga Arsenyeva, Oleksandr I. Matsegora, Sergey Kusakov, I. Bocharnikov

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFreezing and Crystallization Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoulingFactory (object-oriented programming)Sugar factoryHeat exchangerSugarPulp and paper industryWaste managementChemistryEnvironmental scienceMechanical engineeringEngineeringFood scienceComputer scienceBiochemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fouling formation in heat transfer equipment is the complex process, which is determined by the physical properties of the heat carrier, material of the unit and hydraulic characteristics of the flow. The mathematical model based on the asymptotic behaviour of water fouling is examined. The fouling process supposes the net rate of fouling accumulation as the difference between the fouling deposition rate and the fouling removal rate. The relation for predicting the fouling resistance dynamics during the time is proposed. The investigation of precipitation and particulate deposition in purified juice heating PHE for the first stage evaporation, which operates in sugar plant, was examined. In this position ?15? plate heat exchanger produced by Alfa Laval is used. The analysis and mathematical simulation of the experimental data are presented. For the juice heaters the content of fouling deposition is mostly the calcium salts as calcium carbonates and sulphates. The parameters of the equation for deposition term estimation were determined for the regarded heat carrier. It allows to determine the deposition term and to simulate the fouling formation in time. The comparison of the experimental data and mathematical calculations showed a good agreement. The proposed mathematical model enables to predict the fouling formation behaviour in PHE as purified juice heater and to determine the operation term for the cleaning of this unit. Basing on the observed model, the software, which enables to determine the periods of PHE cleaning during the operation was developed. The comparison of the industrial measurement data with calculation results is presented.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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