MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210441090 · doi:10.3390/en15030916

Parameters Affecting Dust Collector Efficiency for Pneumatic Conveying: A Review

2022· review· en· W4210441090 sur OpenAlexaff
Philippe Beaulac, Mohamad Issa, Adrian Ilinca, Jean Brousseau

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCyclone Separators and Fluid Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Context (archaeology)Energy consumptionElectricityProcess engineeringEfficient energy useGreenhouse gasEnvironmental scienceAutomotive engineeringComputer scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a context of energy abundance for industrial applications, industrial systems are exploited with minimal attention to their actual energy consumption requirements to meet the loads imposed on them. As a result, most of them are used at maximal capacity, regardless of the varying operational conditions. First, the paper studies pneumatic conveying systems and thoroughly reviews previously published work. Then, we overview simulations and operating data of the experimental parameters and their effects on the flow characteristics and transport efficiency. Finally, we summarize with a conclusion and some suggestions for further work. The primary goal of this study is to identify the parameters that influence the energy consumption of industrial dust collector systems. It is differentiated from previously published overviews by being concentrated on wood particles collection systems. The results will permit a better selection of an appropriate methodology or solution for reducing an industrial system’s power requirements and energy consumption through more precise control. The anticipated benefits are not only on power requirement and energy consumption but also in reducing greenhouse gas emissions. This aspect shows more impacts in regions that rely on electricity supplied by thermal power stations, especially those that use petrol or coal.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergiesMême sujetCyclone Separators and Fluid DynamicsTravaux en français237 207