MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2623160192 · doi:10.1021/acs.iecr.7b00693

Reduced-Order Modeling of a Commercial-Scale Gasifier Using a Multielement Injector Feed System

2017· article· en· W2623160192 sur OpenAlexafffund
M. Hossein Sahraei, Marc Duchesne, Patrick Boisvert, Robin W. Hughes, Luis Ricardez‐Sandoval

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRocket and propulsion systems research
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésInjectorWood gas generatorProcess engineeringScale (ratio)Environmental scienceSCALE-UPComputer scienceNuclear engineeringWaste managementEngineeringMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a reduced order model (ROM) that describes the behavior of a commercial-scale short-residence gasifier which uses a multielement injector feed system. The state-of-the-art injection technology disperses the feed across the cross-section of the gasifier to enhance the mixing efficiency, thereby allowing a reduction in the reactor size and capital cost. A reactor network is integrated into the ROM to capture the laminar and mixing zones formed by each nozzle and subsequently the merging point of the multiphase flow coming from all of the nozzles. The results of the ROM are in reasonable agreement with the limited data reported for a short-residence time commercial-scale gasifier, that is, residence time, carbon conversion, and cold gas efficiency. Moreover, the performance of the gasifier is examined under changes in the operating pressure, number of injectors, flow nonuniformity, and plugging in the fuel’s injection tubes. The ROM provides valuable insights on the operation of the commercial-scale gasifier and potential safety concerns that can be used to design suitable and safe operation policies for the system. Furthermore, sensitivity analyses on the model, design, and operational parameters are performed to assess the suitability of the model assumptions and identify the most important factors influencing carbon conversion, particle residence time, and temperature profiles.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,155 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial & Engineering Chemistry ResearchMême sujetRocket and propulsion systems researchTravaux en français237 207