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Enregistrement W2903212333 · doi:10.1002/cjce.23407

Micromixing efficiency in a multiphase reactor with a foam block stirrer

2018· article· en· W2903212333 sur OpenAlexvenueno aff
Yucheng Yang, Xiao‐Hui Yu, Qingjie Yu, Shiying Yang, Moses Arowo

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Organic–Inorganic CompositesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMicromixingAgitatorVolume (thermodynamics)Volumetric flow rateRotational speedMaterials scienceSurface-area-to-volume ratioChemistryChromatographyMass transferAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringThermodynamicsMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A rotating foam reactor (RFR), which comprises a solid foam block stirrer as opposed to the agitator blade in stirred tanks, has recently received a significant amount of research interest due to its high mass transfer rates. For a deeper insight into the RFR the work herein investigated the micromixing efficiency of the RFR in terms of segregation index (Xs) using the iodide‐iodate reaction system. The effects of various operating parameters including injection time, rotational speed, acid concentration, volume of liquid, volumetric ratio, and gas flow rate on segregation index were systematically examined. Results showed that the segregation index remained constant when injection time exceeded 100 s. Moreover, the Xs increased with an increase in acid concentration but decreased with an increase in rotational speed, volume of liquid, volumetric ratio, and gas flow rate. Micromixing time was also calculated based on the incorporation model and was established to range from 1.1 × 10−3–4.5 × 10−2 s, which is much shorter than that of conventional reactors. The results herein demonstrate that an RFR exhibits excellent micromixing efficiency and has a significant potential for use in chemical industries.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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