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Enregistrement W3023917747 · doi:10.1002/cjce.23773

A <scp>CFD‐DEM</scp> approach to study the breakup of fractal agglomerates in an internal mixer

2020· article· en· W3023917747 sur OpenAlexvenueno aff
Graziano Frungieri, Gianluca Boccardo, Antonio Buffo, Daniele Marchisio, Hossein Ali Karimi‐Varzaneh, Marco Vanni

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésAgglomerateBreakupComputational fluid dynamicsDiscrete element methodMechanicsRobustness (evolution)CFD-DEMFractalMaterials scienceFlow (mathematics)SimulationMechanical engineeringComputer sciencePhysicsComposite materialEngineeringChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work we present a method to investigate the breakup of filler agglomerates in an internal mixer during a compounding operation. The method employs computational fluid dynamics (CFD) simulations along with discrete element method (DEM) simulations. CFD simulations are performed to compute the flow field inside a 2D section of a typical batch internal mixer with two tangential rotors. During the CFD simulation, we assume the filler agglomerates to behave as tracer particles, carried passively by the flow. The trajectory of the tracers, together with the experienced velocity gradients, are fed to a DEM code, built in the framework of Stokesian dynamics. The code computes the mechanical response of the agglomerates along the trajectory, from which it is finally possible to ascertain the occurrence of breakup. Simulations are performed to evaluate the robustness of the method on two different rotor speed ratio conditions and varying agglomerate strength.

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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,481

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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