An analysis of implementation of Taguchi method to improve production of pulp on hydrapulper milling
Notice bibliographique
Résumé
<div><p class="TtuloAbstract">Abstract: Taguchi method is one of a design of experimental (DOE), by using statistical approach to optimize the process parameters and maintaining the minimum variability and also improve the quality of product. Based on data characterisation, Nominal is Best in Taguchi methods is suitable application in this study. Its describe the procedures and steps that occur in DOE to find an optimum quality parameter corresponding quality characterisation. Nominal is the best applied in milling process of pulp on the hydrapulper with pulp freeness 650 Canadian Standard Freeness (CSF). The result is shown by orthogonal array, Signal-to-Noise (S/N) Ratio and analysis of variances (ANOVA). Three factors cosidered in this study and namely the composition of pulp (waste paper), pulp consistency and milling time. The experiment will conducted after determination of each level and the appropriate orthogonal array was selected. After measuring of pulp freeness produced by the pulp milling on the hydrapulper, then Signal-to-Noise (S/N) Ratio is calculated. As the conclussion, the factors and levels of optimum freeness obtained, pulp composition in level 1 (100%), pulp consistency at level 2 (8%) and milling time factor in level 2 (45 minutes). The result of experimental verification was interpreted in the conclusion.</p></div><p class="Abstract"><strong>Keywords:</strong> Taguchi; DOE; pulp; hydrapulper; Nominal is the Best; ANOVA</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».