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Enregistrement W3043566476 · doi:10.1002/cjce.23857

Experimental methods in chemical engineering: Process simulation

2020· article· en· W3043566476 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)ExploitExergyComputer scienceIndustrial engineeringHeat exchangerProcess engineeringProcess simulationSoftwareMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Process simulation software designs equipment, simulates operations, optimizes a plant's configuration (heat exchangers network, for example), estimates operating and capital expenses, and serves as an educational tool. However, mastering the theoretical background minimizes common mistakes such as applying an incorrect thermodynamic method, selecting improper algorithms in the case of tear systems, and setting irrational system specifications. Engineers and researchers will exploit this tool more often in the future as constant advancements in simulation science as well as new models are released continually. Process simulators make it easier to build digital twins and thus will facilitate the implementation of the industry 4.0 guidelines. We highlight the mathematical and technical features of process simulators, as well as the capabilities and the fields of application. A bibliometric map of keywords from articles citing Aspen+, Aspen plus, Hysys, and Pro/II indexed by Web of Science between 2017 and 2020 identified the main research clusters, such as design, optimization, energy or exergy, biomass; H 2 and CO 2 capture, thermodynamics; and separations and techno‐economic analysis.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,508

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · 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