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Enregistrement W2805822592 · doi:10.1515/npprj-2018-3006

Investigation of low consistency reject refining of mechanical pulp for energy savings

2018· article· en· W2805822592 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNordic Pulp & Paper Research Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulp (tooth)SoftwoodPulp and paper industryConsistency (knowledge bases)Specific energyKappa numberLow energyHardwoodPapermakingProcess engineeringMaterials scienceMathematicsComposite materialKraft processKraft paperEngineeringBotanyDentistryPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, the effects of low consistency refining (LCR) energy and intensity on mechanical pulp properties have been studied for three different types of reject pulps (softwood TMP, softwood CTMP and hardwood CTMP), which were refined at varying intensity. Resulting pulp properties have been compared with high consistency refining (HCR) of the same reject pulps. For all furnish types, it was shown that LCR can develop pulp properties matching those developed through HCR with significantly less energy. The resulting pulp properties were found to be affected not only by refining intensity and energy, but also by initial fibre morphology. Pilot LCR trials demonstrated that high freeness reject pulp is initially insensitive to refining intensity as specific energy is applied. This enables the first stage of LCR to be carried out at a higher specific energy and intensity, which can reduce the number of stages of LCR required to reach a target quality. This work shows that low intensity LCR is capable of achieving the same tensile index as HCR pulp at a target freeness of 200 ml CSF.

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,282 · 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