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Enregistrement W3024651427 · doi:10.1002/cjce.23812

Understanding and enhancing the direct contact membrane distillation performance by modified heat transfer correlation

2020· article· en· W3024651427 sur OpenAlexvenueno aff
Emad Ali, Mohamed K. Hadj-Kali, Jamel Orfi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésMembrane distillationNusselt numberMass transferThermodynamicsDistillationHeat transferHeat transfer coefficientVolumetric flow rateThermal conductionFlow (mathematics)MembraneMechanicsChemistryMaterials scienceChromatographyDesalinationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The sensitivity of direct contact membrane distillation to feed temperatures and feed flow rate is investigated experimentally. At very low flow rates, the process becomes heat transfer limited where the thermal energy of the aqueous feed solution is lost by the conduction resistance minimizing the distillate production. At high flow rates, the film heat transfer coefficient for both liquid solutions increases, creating a larger temperature difference across the membrane boundaries. Hence, the mass fluxes increase linearly with the water flow rate. These findings are also assessed by simulating the heat and mass transfer equations that describe the membrane distillation (MD) thermo‐physical operation. It is found that the underlying physics of the MD module must faithfully capture and explain the true process behaviour. Hence, a modified correlation for the Nusselt number is developed and tested.

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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,194

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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