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Enregistrement W3005122832 · doi:10.1515/npprj-2019-0069

On the development of a continuous methodology to fractionate microfibriallated cellulose

2020· article· en· W3005122832 sur OpenAlexaff
Mohammad Shanb Ghazani, D. Mark Martinez, M. Al-Shibl, A. Madani, James A. Olson, Braz José Demuner, John F. Kadla

Notice bibliographique

RevueNordic Pulp & Paper Research Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensInnovative Targeting Solutions (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHagen–Poiseuille equationParticle sizeMechanicsSuspension (topology)Spiral (railway)Materials scienceFlow (mathematics)Centrifugal forceWork (physics)ChromatographyMechanical engineeringMathematicsEngineeringChemistryPhysicsChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The focus of this study is the development of a methodology to mechanically separate or fractionate micro-fibrillated fibre suspensions (MFC) into different size classes. We extend the principle outlined by Madani et al. (2010) and create a continuous separation in an annular gap undergoing spiral Poiseuille flow (solid body rotation superimposed on pressure driven flow). Achieving hydrodynamic stability of this flow was the main scientific challenge for scale-up. This work is presented in two different studies. In the first study, we perform a series of batch-wise centrifugation tests to develop the criteria for motion of the individual classes of particles which compose a Eucalyptus MFC suspension. Here, we suspend the MFC in a weak gel and demonstrate a linear reduction in average particle size with increasing centrifugal force; motion is initiated in heavier particles before the lighter ones. In the second study, we use this batch-wise data to design a continuous prototype and we successfully demonstrate a continuous separation with performance similar to that achieved in the batch-wise 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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,219 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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