Monitoring the fluidized bed reactor for polyethylene polymerization based on fibre optic acoustic emission sensor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents applications of a new class of fibre optic acoustic emission (FOAE) sensor to monitor the operation of fluidized bed reactors used in polyethylene production. Specifically, the sensor was implemented to detect undesired, abnormal phenomena related to particle agglomeration, wall sheeting, fine overflow, and variations in the superficial gas velocity. The experiments were executed using a fluidized bed cold model setup for polyethylene powders with average particle sizes of 250, 1000, and 2000 μm. The results demonstrated that the presence of agglomerated particles in the fluidized bed reactor increases the kurtosis of the acoustic emission (AE) signal. Furthermore, the overflow of small particles can be detected by mounting the FOAE sensor below the gas distributor plate and monitoring an increase in the root mean square (RMS) of the AE signal. The AE signal RMS increased with the rising superficial gas velocity. Besides, forming a sheet layer on the reactor wall decreased the AE signal RMS. The proposed sensor's main benefits are its simple design, rapid response to abnormal conditions in the fluidized bed reactor, immunity against electromagnetic noise, high‐temperature resistance, and safety in hazardous areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».