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Enregistrement W2767434269 · doi:10.1139/cjce-2017-0284

A new compartmental model for describing the mixing behaviour in a multi-transversal jet reactor

2017· article· en· W2767434269 sur OpenAlexaffvenue
Biswajit Nandi, Pamela Chelme‐Ayala, Mark Loewen, Mohamed Gamal El‐Din

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMixing (physics)Transverse planeMechanicsReynolds numberJet (fluid)Flow (mathematics)Dispersion (optics)TRACERTransversal (combinatorics)Materials scienceTurbulencePhysicsMathematicsEngineeringOpticsMathematical analysisStructural engineeringNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The axial dispersion model (ADM) and tank-in-series model (TiSM) are conventionally used for determining mixing performance of a reactor, which is generated by transverse jets in many engineering applications. The effect of transverse jets on the mixing performance is not well determined by the ADM and TiSM when the Reynolds number of the mainstream flow is higher than ∼10 4 . In this study, this problem was solved by a dispersive compartmental model (DCM). The DCM was a modification of the conventional compartmental model by adding a dispersive nature of plug flow compartment. The results of a series of tracer studies showed that the experimental data were better matched by the DCM than by the conventional models. The effect of transverse jets on the mixing characteristics was significant when the experimental data were modelled by the DCM. The DCM could be used for practical reactors where the E-curve shows a single peak.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,721

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,179 · 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'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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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