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Enregistrement W2591880525 · doi:10.1002/cjce.22825

Large scale preparation of microbubbles by multi‐channel ceramic membranes: Hydrodynamics and mass transfer characteristics

2017· article· en· W2591880525 sur OpenAlexvenueno aff
Yang Han, Yefei Liu, Hong Jiang, Weihong Xing, Rizhi Chen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Support Program of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésMicrobubblesMass transferMass transfer coefficientSpargingBubbleCeramic membraneMaterials scienceMembraneFiltration (mathematics)CeramicSuperficial velocityMechanicsVolumetric flow rateFlow (mathematics)Analytical Chemistry (journal)Chemical engineeringChemistryChromatographyComposite materialAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Microbubbles have potential applications in chemical engineering, water treatment, and medicine. By designing multi‐channel ceramic membrane distributors, large scale preparation of microbubbles is achieved in a co‐current bubble column. Oxygen and water are used as interacting gas‐liquid phases. Gas holdup, bubble size distribution, and mass transfer rate are influenced by the membrane pore size, superficial gas velocity, and cross flow velocity. The empirical correlations for gas holdup and volumetric mass transfer coefficient are formulated and good agreement with experimental data is obtained. The multi‐channel ceramic membranes can successfully produce a lot of microbubbles, resulting in larger values of gas holdup, volumetric mass transfer coefficient, and equilibrium dissolved oxygen concentrations as compared to the conventional gas sparger. These findings will aid the development of gas‐liquid reactors with high performances.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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