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Enregistrement W4308334771 · doi:10.3390/atmos13111831

Optimal Configuration of Gas Solid Separation Equipment Using Mixed Integer Nonlinear Programming

2022· article· en· W4308334771 sur OpenAlexafffund
Muhamad Fariz Failaka, Chandra Mouli R. Madhuranthakam, Kaan Yetilmezsoy, Ali Almansoori, Ali Elkamel

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCyclone Separators and Fluid Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKhalifa University of Science, Technology and Research
Mots-clésCyclone (programming language)Separation (statistics)Process engineeringEnvironmental scienceAir separationVolume (thermodynamics)Flexibility (engineering)Mathematical optimizationComputer scienceMathematicsEngineeringPhysicsStatisticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The separation of solid particles from gas-solid process streams is an important unit operation in many chemical processes. Out of the many different types of separation equipment that are used for gas-solid separation, cyclone separators are widely used for their operational flexibility, efficiency and capital cost. This study focused on the design of an optimal configuration for several cyclones used in a fertilizer plant. The granulation step in the fertilizer plant leads to using different size cyclones and a different number of cyclones in series or parallel or a mix of both arrangements. A Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) model is formulated to find the best cyclone arrangement with the optimal number of cyclones and dimensions from several combinations of 1D3D and 2D2D cyclones arranged in parallel-series for a high volume and heavy loading of solid particles. The objective function was to minimize the total cost, including the operating cost and the capital cost. The results indicated that a maximum of 90% efficiency is achieved with a parallel-series arrangement of 1D3D and 2D2D cyclones to be an optimal configuration for the maximum reduction in pollution level.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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