MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3122847072 · doi:10.22541/au.158880024.46176297

Prediction of minimum fluidization velocity in pulsed gas-solid fluidized bed

2020· preprint· en· W3122847072 sur OpenAlexaff
Yanjiao Li, Chenyang Zhou, Guannan Lv, Yongxin Ren, Yuemin Zhao, Qingxia Liu, Zhonghao Rao, Liang Dong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluidizationFluidized bedMaterials scienceMechanicsWork (physics)Flow (mathematics)ThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Fluidized bed technology plays a vital role in petrochemistry and coal separation. To enhance fluidization stability, the flow is periodically introduced into the gas-solid fluidized bed to form a pulsed gas-solid fluidized bed. As the main fluidization parameter, the minimum fluidization velocity (umf) can reflect the change of the critical state of particles in the pulsed gas-solid fluidized bed, directly affecting the study of two-phase distribution in the bed. Due to lack of theoretical study on umf in pulsed gas-solid fluidized bed, the work proposed a novel method to predict umf comibined with soft sphere model. Meanwhile, the spring-damping and the resonance force models were established under the action of pulsating airflow. A theoretical model of umf was then derived for pulsed gas-solid fluidized bed based on experimental stress analysis of particles. The novel correlation is basically agreement with almost available data in the literatures and present work.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGranular flow and fluidized bedsTravaux en français237 207