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Enregistrement W4210367199 · doi:10.1115/imece2021-72073

Near Field Resonant Capacitive Heating of Water

2021· article· en· W4210367199 sur OpenAlexaboutno aff
Divya Jaladi, Matthew G. S. Pearce, C. W. Van Neste, Ethan Languri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceEvaporationTailingsPorosityEnvironmental scienceCapacitive sensingFossil fuelVoltagePetroleum engineeringProcess engineeringWaste managementComposite materialElectrical engineeringMetallurgyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Remediation of water from tailings is a critical and challenging issue in many industries, particularly in oil sand refineries and waste water treatment. Mining of the Canadian oil sands, also one of the largest known crude petroleum reserve in the world, is done to extract bitumen by the processes like hot water extraction, resulting in numerous amounts of tailings (large ponds). Techniques that can achieve contaminant separation over large surface areas/volumes, with low energy input, and at a low economic investment are of primary interest. Hence, such techniques can be applied for the manufacturing industries with the similar concerns. In this paper, a di-electric heating method is presented that combines electrical standing wave voltage amplification with porous interface (carbon foam) materials to intensify water evaporation. The system targets the di-electric loss tangent of the aqueous solution accompanied with porous interface by operating at a high voltage and frequency in the low megahertz (1–5 MHz). The non-uniform charge distributions across the interface material enables distributed heat localization at the air-water/material boundary, therefore avoiding bulk heating. The most important parameters determining efficiency of capacitive heating are determining the resonant frequency of material in contact with the heating end of helix, and properties of the interface material. Different porous configurations treated for the application were applied as interface layers and the experimental results demonstrate an 80% increase in evaporation rates compared to solar and natural heating. The combination of electrical heating with reduced heat losses results in accelerated vapor generation. Hence, results showcase heat localization at the interface, electric field at the heating boundary and energy requirements for the mentioned scenario. The proposed method offers a promising solution to localize heat over a large area by application of low-cost porous materials and high voltage/high frequency electrical resonators for use in water treatment, remediation, and go further with distillation applications for water reclamation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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