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Centrifugal Separation

2019· other· en· W4252644795 sur OpenAlexaff
Reza Sabbagh, David S. Nobes

Notice bibliographique

RevueKirk-Othmer Encyclopedia of Chemical Technology · 2019
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentrifugeCompactionFiltration (mathematics)BottleSedimentationAbrasion (mechanical)Rotational speedCentrifugal forceRotation (mathematics)Mixing (physics)Mechanical engineeringProcess engineeringMaterials scienceEngineeringComputer scienceGeotechnical engineeringGeologyMathematicsPhysicsSediment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Separation by density difference, compaction, and drainage is presented, along with formulas developed for bottle centrifuges, solid wall centrifuges, disk centrifuges, and hydrocyclones. The Σ‐concept development and several practical variants are discussed. Liquid–liquid separation interface location formulas are reviewed. An updated performance chart for selection and design is provided. Models for centrifuge energy consumption based on Σ‐concept are discussed. Centrifuge components, including a breakdown of power and energy losses with applicable information for centrifuges, are represented. Centrifuge materials of construction and their corrosion, erosion, and strength characteristics are reviewed. Stresses generated owing to rotation and process materials, abrasion resistance, and noise generated by centrifuges are discussed. The various types of sedimentation and filtration equipment are reviewed. Examples of use, rates, and performance of bottle; disk; decanter; preparation; zonal; tubular; perforated basket; inverting filter; conical; and continuous single‐ and multistage pusher centrifuges are reviewed. For a brief discussion of gas centrifuges and their use in uranium enrichment, please see the previous editions.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,025
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,254
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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