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Enregistrement W4281760223 · doi:10.24018/ejeng.2022.7.3.1122

Mathematical Modelling of a Laboratory Drying Process: Case Study for Experimental Design Project

2022· article· en· W4281760223 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Engineering and Technology Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry-bulb temperatureMass transferWork (physics)Air velocityProcess (computing)Water contentAir temperatureConsistency (knowledge bases)Sample (material)Process engineeringMechanical engineeringMechanicsMaterials scienceEnvironmental scienceThermodynamicsMathematicsEngineeringComputer scienceHumidityMeteorologyGeotechnical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The drying process was chosen as a case study for the experimental design project. This design project is related to a heat and mass transfer laboratory for undergraduate students. The drying process was performed at different operating variables such as sample drying temperatures, air velocities, and sample particle size. Many runs were performed for each operating variable and the work was twice repeated for consistency. Each experimental run was continued until no further mass change was observed. The mass of material, wet and dry bulb temperature and air velocity were collected as a function of time. Many mathematical formulas were applied. The kinetics and the model of the drying process were estimated. The heat and mass transfer coefficients were calculated and related to the air temperature, moisture content, velocities, and the size of the sample. It was found that the drying process of wet sand followed the proposed model by Wang and Singh. Many other drying relations were studied as shown in the entire paper. This is a non-ending design project work.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,167 · 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