A review on applications of fine particles integrated with fluidization technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fine particles possess remarkable characteristics including extensive surface‐to‐weight ratios and diverse morphologies. Consequently, through the use of fluidization techniques, they have become favoured in various industrial processes, especially with continuous production. This review paper offers a comprehensive exploration of the integration of fine particle applications with fluidization technologies, with a specific focus on the Geldart Group C particles sized <25–40 μm. Although there are challenges with processing fine particles such as the strong cohesion in fluidized beds, recent progress, including the nanoparticle modulation method, has demonstrated potential solutions. These advancements render these cohesive particles applicable to industrial applications in different fields, including gas‐phase catalytic reactions, gas–solid fluidized bed coal beneficiation, ultrafine powder coating (UPC), pharmaceuticals, environmental sustainability, energy storage, and food processing. However, further research is needed to obtain a better understanding of fine particle fluidization in industrial settings in order to achieve larger‐scale implementation. In summary, this review provides a comprehensive overview of fine particle utilization integrated with fluidization technologies, demonstrating the potential in large‐scale industrial processes, and enabling significant advancements in practical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».