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Enregistrement W2564609084 · doi:10.1002/cjce.22768

Study on the removal of fine particles by using water in a rotating packed bed

2016· article· en· W2564609084 sur OpenAlexvenueno aff
Ze‐Yan Li, Kun Dong, Yan Liang, Lili Zhang, Bao‐Chang Sun, Guang‐Wen Chu, Hai‐Kui Zou, Jian‐Feng Chen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerosol Filtration and Electrostatic Precipitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésPacked bedRotational speedMaterials scienceParticle (ecology)InletRotation (mathematics)Particle sizeMechanicsAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyChemistryGeometryPhysicsMechanical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study presented an experimental investigation on the capture of fine particles from gas stream by water in a rotating packed bed (RPB). Experiments were carried out to investigate the effects of different operating conditions including packing types, rotation speed, gas‐liquid volumetric ratio, inlet particle concentration, and gas temperature on the removal efficiency of fine particles. The overall removal efficiency of fine particles can reach 98 % under the optimal operating conditions, which are a rotation speed of 1200 rpm, a gas‐liquid volumetric ratio of 600, a gas temperature of 100 °C, and the use of fine metal gauze packing. In addition, the correlation of removal efficiency of fine particles was deduced. It is observed that the predicted removal efficiency and outlet concentration of fine particles are in good agreement with the experimental values, with deviations within 10 % and 20 % respectively. This process exhibits the potential application of RPBs in simultaneous removal of fine particles and SO 2 by liquid solution.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,151

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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