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Enregistrement W4320496163 · doi:10.3390/min13020254

Investigation of Particle Motion in a Dry Separation Fluidized Bed Using PEPT

2023· article· en· W4320496163 sur OpenAlexafffund
Meng Zhou, Ozan Kökkılıç, Darryel Boucher, Mark Lepage, Thomas W. Leadbeater, Raymond Langlois, Kristian E. Waters

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésFluidized bedParticle (ecology)Tracking (education)Magnetosphere particle motionMaterials scienceMechanicsFluidizationParticle sizeMineralogyProcess engineeringChemical engineeringChemistryWaste managementPhysicsGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing dry separation methods to replace the commonly used water-based separation has become crucial due to increasing water shortages. One of the candidates for dry processing is gas–solid fluidized beds. The bed behavior and solid motion in fluidized beds have been investigated using various visual and numerical methods for decades. However, there are not enough studies focused on the separation behavior of the fine particles. This work details the investigation of particle motion through a fluidized bed using the positron emission particle tracking (PEPT) technique. Single-particle tracking is a powerful mechanism providing knowledge about separation mechanisms through direct visualization of the particle trajectory determined from recording the particle position over time. In this study, the movements of different-sized beds were characterized by tracking an activated single quartz particle and then by tracking an activated single hematite particle. The separation behavior of a heavy particle was determined for different-sized fractions.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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