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Enregistrement W2765692459 · doi:10.1002/cjce.23063

Impact of a draft tube on industrial‐scale Fluid Coker™ Spray Jets in fluidized beds

2017· article· en· W2765692459 sur OpenAlexafffundvenue
M. Ali ZirGachian, Cédric Briens, Franco Berruti, Jennifer McMillan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensSyncrude (Canada)Western University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSyncrude
Mots-clésNozzleDraft tubeFluidized bedAgglomerateMaterials scienceSpray nozzleSpray characteristicsDistributorComposite materialWaste managementMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In fluidized bed reactors such as Fluid Cokers™, liquid injections are used. Good contact between liquid and bed solids is required to maximize product yields and quality, and gas‐atomized nozzles are, therefore, used in all these processes. The spray nozzle technology is known to affect the liquid distribution. Therefore, the objective of this study is to assess the effect on liquid distribution of a draft tube located downstream of the spray nozzle, inside the fluidized bed. Experiments were conducted at a relevant scale, using a commercial‐scale nozzle with a liquid flow rate of about 100 L/min in a large‐scale pilot fluid bed containing about 7 tonnes of silica sand. Liquid injected into a fluidized bed either forms liquid‐solid agglomerates or free moisture, consisting of individual particles coated with a thin layer of liquid. Several electrodes were used to map the free moisture distribution throughout the bed. A draft tube greatly improves the contact efficiency throughout the bed. It also increases the penetration of the gas‐liquid jet formed by spray inside the fluidized bed.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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