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Enregistrement W4379740438 · doi:10.1002/cjce.25010

Numerical study of the mixing characteristics in an air swirling fluidized bed with monodisperse and multi‐sized particles

2023· article· en· W4379740438 sur OpenAlexvenueno aff
Honghong Zhang, Xuedong Liu, Dawei Zhang, Cheng Chen, Hongmei Liu, Weiwen Zheng, Kaixin Lv, Hui Chen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu Province
Mots-clésDiscrete element methodInletMixing (physics)MechanicsDispersityMaterials scienceParticle (ecology)Tube (container)Fluidized bedComposite materialPhysicsThermodynamicsMechanical engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Powder mixers are used in many industries. In the present work, a new type of air swirling mixer was designed and optimized with eight horizontally arranged inlet pipes at the tangential inlet angle of 35°. The mixing of multi‐sized spherical particles (2.0, 3.0, 4.0, and 5.0 mm) was numerically investigated in the air swirling mixer by coupled computational fluid dynamics–discrete element method. The numerical results showed that multi‐sized particles achieved comparable mixing performance to monodisperse particles. The Lacey index for multi‐sized particles increased initially, and then reached a maximum value at 0.824. The upward velocity of the particles, , increased initially, and then decreased to zero along the bed height. The maximum value of occurred at a height of 40 mm. Particle radial velocity was larger near the wall than at the mixer tube centre area. The smallest particles aggregated in three layers. The collision number of the particles reached a maximum at bed height of 120 mm, which was consistent with the position of the maximum stress of the particles against the tube wall.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,197
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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