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Enregistrement W2987425864 · doi:10.1061/(asce)ee.1943-7870.0001624

Baseline Mass-Transfer Coefficient and Interpretation of Nonsteady State Submerged Bubble-Oxygen Transfer Data

2019· article· en· W2987425864 sur OpenAlexaff
Johnny Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass transfer coefficientMass transferChemistryBubbleThermodynamicsAerationVolumetric flow rateMechanicsVolume (thermodynamics)Mass fluxOxygenAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous testing of data reported in the relevant scientific literature widely available to the public has led to the discovery of several physical mathematical models in nature applicable to the subject of oxygenation in water from submerged bubble aeration. The mass transfer coefficient commonly symbolized as KLa is the product of the overall liquid film coefficient KL and the overall gas-liquid interfacial area that the gas flux passes through, expressed by the letter a. The rate of mass transfer (the rate at which the solute gas dissolves into a given liquid) is a function of the mass transfer coefficient KLa and the driving force exerted against the fluid being aerated. In a nonsteady state test where the oxygen content of the water is usually lowered to approximately zero prior to initiating the test, the driving force gradually diminishes as the dissolved oxygen increases until it reaches saturation. Given that KLa is a function of many variables, in order to have a unified test result, it is necessary to create a baseline mass transfer coefficient KLa0, so that all tests will have the same measured baseline. KLa is an exponential function of this new coefficient and dependent on the height of the liquid column Zd through which the gas flow stream passes. The mass transfer coefficient KLa is dependent on the gas average flow rate (Qa) passing through the liquid column. Qa is expressed in terms of volume of gas per unit time and is calculated by the universal gas law, or Boyle’s Law, if the liquid temperature is uniform throughout the liquid column, taking the arithmetic mean of the flow rates over the tank column. KLa is directly proportional to this averaged gas flow rate to power q, where q is usually less than unity for water in a fixed column height and a fixed gas supply rate at standard conditions. This paper provides case studies that verify this concept of a standardized specific baseline mass transfer coefficient (KLa0)/Qaq that is applicable to submerged bubble aeration tests.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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