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Enregistrement W4377195072 · doi:10.1002/cjce.24965

Numerical analysis and differential push‐flow structure optimization of vacuum disc drying process

2023· article· en· W4377195072 sur OpenAlexvenueno aff
Kaixin Lv, Hongmei Liu, Xuedong Liu, Youheng Zhou, Wei Jiang, Weiwen Zheng, Honghong Zhang, Hui Chen, Ke Shao, Zhiqiang Xu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésMaterials scienceFlow (mathematics)Process (computing)Volumetric flow rateDifferential (mechanical device)MechanicsStage (stratigraphy)Mechanical engineeringComposite materialEngineeringComputer sciencePhysicsThermodynamicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The drying characteristics of sludge in a uniaxial vacuum disc dryer are numerically studied in the present study, and the results showed that the drying process of sludge includes three stages: the viscous stage, the sticky stage, and the granular stage. The influence of main parameters such as sludge feeding rate, heat source temperature, and rotating speed of the shaft on the drying process of sludge in the uniaxial vacuum disc dryer is analyzed. In order to optimize the drying efficiency of the dryer, a differential push‐flow structure is proposed in this study, which provides different propulsion effects for the sludge in different drying stages. The differential push‐flow is achieved by changing the number and angle of the push‐flow blades on the discs. Compared with the dryer before optimization, the dryer with optimized differential push‐flow structure has better performance.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,114

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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