Chemical Product and Process Modeling
Notice bibliographique
Résumé
2020 Best Paper Award The editors of Chemical Product and Process Modeling (CPPM) are delighted to announce that the following three papers have been selected as those which gained most interest from readers during 2020. Simulation of Membrane Gas Separation Process Using Aspen Plus® V8.6 Sharifian, S., Harasek, M., Haddadi, B. (2016) Chemical Product and Process Modeling, 11 (1), pp. 67-72. Mathematical Modeling of Natural Gas Separation Using Hollow Fiber Membrane Modules by Application of Finite Element Method through Statistical Analysis Dehkordi, J.A., Hosseini, S.S., Kundu, P.K., Tan, N.R. (2016) Chemical Product and Process Modeling, 11 (1), pp. 11-15. Study of process factor effects and interactions in synthesis gas production via a simulated model for glycerol steam reforming Adeniyi, A.G., Ighalo, J.O. (2019) Chemical Product and Process Modeling, 14 (1) The editors would also like to thank ALL authors and reviewers for the high standard of their contributions to the journal. Objective Chemical Product and Process Modeling (CPPM) is a quarterly journal that publishes theoretical and applied research on product and process design modeling, simulation and optimization. Thanks to its international editorial board, the journal assembles the best papers from around the world on to cover the gap between product and process. The journal brings together chemical and process engineering researchers, practitioners, and software developers in a new forum for the international modeling and simulation community. Editors represent top engineering institutions across the globe, such as the University of Tehran, the Ecole Polytechnique de Montreal, Rutgers, Indian Institute of Technology, the Technical University Hamburg, Jordan University of Science and Technology, Dalhouse University, University Politehnica of Bucharest, University College London, Auburn University, Universidade do Minho, National University of Singapore, University of Paderborn, University of Lapeenranta, University of Pannonia, The City College of New York, Indian Institute of Technology Roorkee, Texas A&M University at Qatar, Texas A&M University at Qatar, Politecnico of Milano, University of Wollongong, Norwegian University of Science and Technology, CANMET Energy Technology Centre, University of Saskatchewan, Universitat Politecnica de Catalunya, Ecole Nationale Supérieure en Génie des Technologies Industrielles, ENSGTI, University of Western Ontario, Aristotle University of Thessaloniki and Centre for Research and Technology, IFP Energies nouvelles, University of Calgary, Abo Akademi University, Technical University Hamburg, University of Auckland, UCLA School of Public Health and the University of Buenos Aires. Topics equation oriented and modular simulation optimization technology for process and materials design, new modeling techniques shortcut modeling and design approaches performance of commercial and in-house simulation and optimization tools challenges faced in industrial product and process simulation and optimization computational fluid dynamics environmental process, food and pharmaceutical modeling topics drawn from the substantial areas of overlap between modeling and mathematics applied to chemical products and processes Article formats Editorial Notes, Research Articles, Reviews > Information on submission process Submit Article
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,013 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».