MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2799633616 · doi:10.3390/pr6050044

Cuboid Packed-Beds as Chemical Reactors?

2018· article· en· W2799633616 sur OpenAlexafffund
Raja Ghosh

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Research FoundationMcMaster University
Mots-clésPacked bedCuboidHeat transferMass transferResidence time (fluid dynamics)Flow (mathematics)Volume (thermodynamics)ChemistryDistillationChromatographyMechanicsMaterials scienceThermodynamicsMechanical engineeringEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Columns are widely used as packed-bed or fixed-bed reactors in the chemical process industry. Packed columns are also used for carrying out chemical separation techniques such as adsorption, distillation, extraction and chromatography. A combination of the variability in flow path lengths, and the variability of velocity along these flow paths results in significant broadening in solute residence time distribution within columns, particularly in those having low bed height to diameter ratios. Therefore, wide packed-column reactors operate at low efficiencies. Also, for a column of a particular bed height, the ratio of heat transfer surface area to reactor volume varies inversely as the radius. Therefore, with wide columns, the available heat transfer area could become a limiting factor. In recent papers, box-shaped or cuboid packed-bed devices have been proposed as efficient alternatives to packed columns for carrying out chromatographic separations. In this paper, the use of cuboid packed-beds as reactors for carrying out chemical and biochemical reactions has been proposed. This proposition is primarily supported in terms of advantages resulting from superior system hydraulics and narrower residence time distributions. Other potential advantages, such as better heat transfer attributes, are speculated based on geometric considerations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProcessesMême sujetInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques InnovationTravaux en français237 207