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Enregistrement W4381891009 · doi:10.1002/cjce.25020

Transport phenomena in microchannels in liquid–liquid extraction ( <scp>LLE</scp> ) systems operating in a slug flow <scp>regime—A</scp> review

2023· article· en· W4381891009 sur OpenAlexvenueno aff
Arijit A. Ganguli, Aniruddha B. Pandit, Deepak Kunzru

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReynolds numberDimensionless quantityCapillary numberSherwood numberWeber numberWork (physics)Capillary actionFlow (mathematics)Function (biology)Schmidt numberThermodynamicsMechanicsMathematicsPhysicsNusselt numberTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the present work, the effects of various parameters (capillary size, shape, flow ratio, presence of additives, and presence of wall film) on both reactive and non‐reactive LLE systems are presented and analyzed. The literature data for a constant liquid flow ratio of 1 ( Q c / Q D = 1) has been correlated to give rise to two empirical correlations relating the Sherwood number (Sh), Reynolds number (Re), capillary number (Ca), and Schmidt number (Sc) have been developed for 0.1 < Re < 10 and 10 < Re < 200. The concept of j‐factor for micro‐channels has been introduced and named as Pandit–Kunzru–Ganguli analogy. Three new dimensionless numbers have been introduced, namely Pandit number (), Ganguli number , and Kunzru number (). The j‐factor is found to be a strong function of Capillary number for 10 < Re < 200 while it is a strong function of surface renewal for 0.1 < Re < 10. Empirical correlations to calculate j ‐factor as a function of Re or Weber number (We) are also presented. Recommendations for future work have been presented based on the review in the present work.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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