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Enregistrement W3094559876 · doi:10.1002/mren.202000043

Development of an Integrated Framework for Multiscale, Multiphase Modeling of Industrial Slurry‐Phase Reactors for Polyethylene Production

2020· article· en· W3094559876 sur OpenAlex
Yi Zhou, Arash Alizadeh, Bo Liu, João B. P. Soares

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.

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Reaction Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceMonte Carlo methodPolyolefinPolyethyleneResidence time (fluid dynamics)SlurryParticle (ecology)Chemical engineeringProcess engineeringThermodynamicsComposite materialMathematicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A framework based on the Monte Carlo/random‐pore polymeric flow model is proposed to simulate both single‐particle and continuous slurry reactor industrial polymerizations. The Sanchez–Lacombe equation of state describes the distributions of components in the different phases of these systems. The developed process model is applied to describe heterogeneously catalyzed polymerizations of ethylene in n ‐hexane diluent with or without 1‐hexene as a comonomer, but the proposed methodology is applicable to any ethylene/1‐olefin copolymerization in slurry reactors. In addition to the effects of catalyst particle size and reactor residence time distributions, the proposed hybrid model is used to investigate the impact of several catalyst characteristics under different process conditions on polymer yield and microstructure. Particular attention is paid to the catalyst fragmentation process and active center distribution through the particle. These simulations demonstrate the versatility and thoroughness of combining Monte Carlo simulation with single‐particle models to analyze and predict the behavior of commercial polyolefin reactors.

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)0,001
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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,239 · 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