Overcoming the gamma‐ray computed tomography data processing pitfalls for bubble column equipped with vertical internal tubes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study identifies and addresses some major pitfalls that are involved in the visualization and quantification of the gas‐liquid distributions and their profiles in a bubble column with internals using the gamma‐ray computed tomography (CT) technique. Some of these pitfalls encountered in the scanning of bubble columns with internals are using an improper reference scan, and applying the same experimental scanning procedure and mathematical relationships for estimating the gas holdup in the column without internals to the column with internals. The experimental results revealed that the selection of the inappropriate reference scan for CT experiments would significantly affect the reconstructed linear attenuation coefficient values and consequently the gas holdup results. Additionally, the reconstructed linear attenuation values showed good agreement with theoretical values when considering air as reference scans. However, disagreement is observed when using the empty column with internals as a reference scan. Moreover, it was found that using the proper reference scan eliminated the errors not only for the reconstructed linear attenuation coefficients but also for the gas holdup values near the wall region. Furthermore, the CT technique was capable of capturing the small thickness (5 mm) of the wall for phantom and bubble columns as well as the internals when the air was used as the reference scan. Finally, a new methodology has been implemented to exclude the internals from the cross‐sectional images, and the azimuthally averaged gas holdup profiles to provide accurate and reliable results for comparison and validation purposes for the bubble column with internals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».