Simulation of mass and heat transfer of Quercus leaf particles during hydrothermal extraction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mass and heat transfer models of Quercus leaf particles during hydrothermal extraction were developed in COMSOL Multiphysics. The main physical properties used in the model were measured. The results showed that the average particle size was 116.7 μm, and after soaking in water for 24 h, the average particle size increased to 127.3 μm. However, the average particle size increased from 116.7 to 132.8 μm after soaking in a 60% (v/v) ethanol solution for 40 min, and decreased to 127.3 μm after 60 min. The Quercus leaf particles have a higher ability to absorb ethanol solution than water. The simulations showed that it took 3.2 s for the ethanol concentration and 0.5 s for the temperature in the particles to tend stably after soaking in a 60% (v/v) ethanol solution at 40°C. From the edge of the particle to the centre, the increasing rates of ethanol concentration and temperature gradually slowed down, while the changing rates of the centre accelerated with the increase in solution concentration and temperature, respectively. When the particles soaked at the lowest concentration, the central concentration first reached stability, and at the lowest temperature, the centre temperature first stabilized.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».