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Enregistrement W2747635092 · doi:10.11159/ffhmt17.194

Fabrication of Low Cost Composite Spargers and Their Performance in Polar and Non-Polar Liquids

2017· article· en· W2747635092 sur OpenAlexvenueno aff
Behnam Mostajeran Goortani, Elham Khoshandam

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced ceramic materials synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Isfahan
Mots-clésPolarFabricationComposite numberMaterials scienceComputer scienceComposite materialPhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spargers are porous devices used for the continuous injection of gas bubbles into liquids. They have many applications like effective aeration in bio reactors, enhanced oil recovery, flotation, filtration and water treatment. In this study low cost spargers are fabricated, utilizing a new method. The bubble sizes and distributions are determined in an experimental setup comprising a bubble column equipped with a semi-professional camera to record the sizes of the bubbles in the column and resulting bubbles are photographed at different gas flow rates. First substrate of glass-bead spargers are fabricated. They are then covered by a layer of copper. The effect of reaction temperature and fluid properties are investigated on the size and the distribution of the produced bubbles. The results showed that the pore size of flat composite sample is decreased to 100 nm by coating by plasma focus deposition device; consequently, all bubbles produced by this sample are less than 0.1 mm inside kerosene. Comparison of BSD for all samples indicated that the smallest bubbles are produced in kerosene. By controlling the sintering conditions and through our innovative reaction and sintering method, we fabricated flat and conical composite spargers that produce 100% bubbles of less than 0.1mm diameter, and in kerosene a foamy bubble column is formed.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,496

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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