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Enregistrement W2903569457 · doi:10.1002/cjce.23432

Experimental measurements of bubble size distributions in a water model and its influence on the aluminum kinetics degassing

2018· article· en· W2903569457 sur OpenAlexvenueno aff
Ernesto Mancilla, Wiener F. Cruz-Méndez, Marco A. Ramírez‐Argáez, Carlos González‐Rivera, Gabriel Ascanio

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de México
Mots-clésBubbleMechanicsRotor (electric)Particle image velocimetryImpellerTurbulenceMaterials scienceDispersion (optics)InjectorWork (physics)Turbulence kinetic energyDissipationFlow (mathematics)AluminiumParticle-size distributionParticle tracking velocimetryParticle sizeThermodynamicsChemistryMechanical engineeringPhysicsOpticsMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT An experimental study of the gas‐liquid dynamics in a water model of an aluminum ladle was conducted. The rotor degassing performance was evaluated for two commercial rotor‐injector devices compared to a new rotor design. In this work, the influence of the turbulent properties of the flow fields on the bubble size distribution is analyzed for a better understanding of its impact on the degassing efficiency in aluminum refinement operations. The degassing process was analyzed by two different methods: (a) a high‐speed camera was used to obtain the bubble size distribution into the container; and (b) the particle image velocimetry technique (PIV) was employed to obtain the liquid flow properties. It was found that the rotor geometry plays an important role on the average size and distribution of the bubbles. The energy dissipation rate contours show significant differences for the distinct rotors tested. These hydrodynamic states and bubbles distribution dominate the kinetic and efficiency of the degassing processes. It was shown that the new rotor configuration enhances the degassing kinetics, due to a more suitable bubble dispersion compared to the commercial rotors tested.

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 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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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