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Enregistrement W2789353343 · doi:10.1080/01919512.2018.1424532

Design Considerations for Cost-Effective Ozone Mass Transfer in Sidestream Systems

2018· article· en· W2789353343 sur OpenAlexaff
Kerwin L. Rakness, Glenn Hunter, Julia Lew, Bill Mundy, Eric C. Wert

Notice bibliographique

RevueOzone Science and Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensHalTech
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignWater Research Foundation
Mots-clésOzoneVenturi effectPipingEnvironmental scienceMass transferChemistryInletEnvironmental engineeringNuclear engineeringChromatographyMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ozone dissolution system design is important for meeting transfer efficiency (TE) goals. Large sidestream pump flow (L) and high venturi inlet pressure improves TE but increases operating cost. Ozone TE was examined at a 25 gpm (97-Lpm) pilot-scale sidestream system with (SSw-dg) and without (SSwo-dg) degas separation. Under constant ozone dose conditions, process operating parameters were varied including sidestream gas/liquid (G/L) ratio, venturi-inlet water pressure, venturi-outlet water pressure, feed gas pressure, and ozone gas concentration. Performance results included determination of TE, ozone exposure (CTHDT), and hydraulic detention time (THDT). Several design aspects of sidestream ozone systems were examined to improve mass transfer by using remixing devices, protecting ozone gas piping from corrosion, calculating sidestream ozone residual, and driving force for mass transfer. Moisture contamination of ozone supply lines may cause corrosion and/or decomposition of ozone gas that releases heat and destroys ozone. Ozone gas piping design is critical to prevent trapping water that might enter gas pipe during power outage or when units are offline. During plant operation below design flow, multiple constant speed pumps or variable speed pumps were evaluated to reduce overall operating costs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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