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Enregistrement W3123160069 · doi:10.1021/acs.iecr.0c05330

Particle Velocity Distribution and Its Prediction in a 14 m Two-Dimensional Circulating Fluidized Bed Riser

2021· article· en· W3123160069 sur OpenAlexaff
Chengxiu Wang, Yang Xiao, Min Wang, Jiazhi Zhang, Xingying Lan, Jinsen Gao, Mao Ye, Jesse Zhu

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesChina University of Petroleum, BeijingNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFluidized bed combustionAnnulus (botany)MechanicsParticle (ecology)FluidizationFlux (metallurgy)Work (physics)Flow (mathematics)Materials scienceFluidized bedEnvironmental scienceThermodynamicsPhysicsGeologyMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particle velocity (Vp) is investigated comprehensively in a two-dimensional circulating fluidized bed (CFB) riser with a superficial gas velocity (Ug) of 5–7 m/s and a solids circulation rate (Gs) up to 500 kg/m2s which are similar to the industrial operating conditions. Results indicate that the lateral profile of Vp is nonuniform showing roughly a “core-annulus” or parabolic trend with Gs less than 300 kg/m2s, while it presents a uniform structure under relatively high solids loading conditions with Gs of 500 kg/m2s. For axial distribution of Vp, lower Vp is near the riser bottom, and it gradually increases along the riser, indicating flow development. Fluctuation of the average particle velocity along the riser is more vigorous when Gs is high up to 400 kg/m2s. Both axial and lateral particle velocities can be predicted using empirical correlations established in this work. Empirical equation to describe the relationship of Vp against solids holdup (εs) works better for low Gs. Based on the analysis, it may suggest different fluid mechanisms for low and high solids flux conditions.

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)0,001
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 enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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