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Enregistrement W2901834537

Spraying Slurries: Impact of Slurry Properties on Spray Characteristics and Agglomerate Formation in Fluidized Beds

2018· article· en· W2901834537 sur OpenAlexfundaboutno aff
Joshua Idowu

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSyncrude
Mots-clésSlurryAgglomerateMaterials scienceChemical engineeringComposite materialEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract\nFluid CokingTM is a process that upgrades Alberta’s heavy oil. The recycle stream in the process contains unwanted fines which could affect the interaction between the liquid feed and the bed particles and the tendency to form agglomerates. Agglomeration leads to lower product yields and vessel damage.\nThe impacts of slurry solids on spray stability and angle were measured in open air while the impacts on agglomerate stability and liquid distribution were studied in a fluidized bed. Particle properties were varied to understand the impact of the solids on agglomerates.\nIn open air, it was observed that the presence of solids had a negligible impact on spray behavior. Within the fluidized bed, changing the concentration of injected solids produced a significant effect on agglomerate stability and liquid distribution.\nBy changing the properties of the slurry fines, it was determined that the injection of solids resulted in a filler effect within the agglomerates: the fines strengthened the agglomerates.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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