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Enregistrement W4283817940 · doi:10.5539/mas.v16n3p9

Determination of Optimum Conditions with Regression Analysis within the Scope of 6 Sigma for Eliminating Caking Problem in Nitrogen Fertilizers

2022· article· en· W4283817940 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmet Ozan Gezerman, Mahmut Nedim Dolunay

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal and Kinetic Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCakingProduction (economics)Environmental scienceScope (computer science)NitrogenFertilizerProcess (computing)Pulp and paper industryComputer scienceChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the nitrogen fertilizer industry, the nitrogen content of chemical fertilizers is an important parameter that determines its physical strength, storage capacity and storage life. The production variables that determine this physical parameter, which is characterized as degradation and caking, can be expressed as the characteristics that determine the course of the chemical process. Although there are improvements in reaction conditions to solve the caking problem, the cost problem of the manufacturer limits the processing conditions. For this reason, in order to minimize the cost problem in any nitrogen fertilizer production process, the analysis of working conditions and the development of quality management systems accordingly constitute the focus of the manufacturer. In this study, within the scope of lean production, regression analysis of the 6-sigma quality method system was performed, the process parameters during the production were analyzed, the optimum conditions were determined and the effect on the production cost was investigated by comparing with the current production conditions.

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)0,002
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 enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
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 tête enseignante, 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
Publié2022
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