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Enregistrement W2996085968 · doi:10.1021/acs.iecr.9b05829

Quantitative Study of the Gas–Solids Flow and Its Heterogeneity/Nonuniformity in a 14 m Two-Dimensional CFB Riser Reactor

2019· article· en· W2996085968 sur OpenAlexaff
Chengxiu Wang, Jiazhi Zhang, Xingying Lan, Jinsen Gao, Jesse Zhu

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesChina University of Petroleum, BeijingNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFluidized bed combustionMechanicsFlow (mathematics)Volumetric flow rateAbsolute deviationEmpirical modellingThermodynamicsChemistryMaterials scienceFluidized bedPhysicsMathematicsSimulationStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modeling, design, and operating of circulating fluidized bed (CFB) reactors require quantitative studies on the flow structure and hydrodynamic heterogeneity, which has a significant influence on the process reactions. This study comprehensively investigates the axial and lateral distributions of the solidss concentration with superficial gas velocity of 5–9 m/s and a solidss circulation rate of 100–300 kg/(m 2 s) in a pilot CFB reactor of 14 m height. Empirical models are developed based on the above experimental data for both axial and lateral solidss concentrations. The predicted values by the proposed correlations are in good agreement with the experimental data within deviation of 10–20%. An empirical correlation to calculate the radial nonuniformity index (RNI) is proposed to quantify the nonuniformity of the gas–solidss flow. Using the RNI empirical correlation, the flow development can be also calculated quantitatively, showing a good agreement with the results obtained from the data of solidss concentration directly.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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