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Enregistrement W4396677969 · doi:10.28924/2291-8639-22-2024-74

Mathematical Investigation of Non-Linear Reaction-Diffusion Equations on Multiphase Flow Transport in the Entrapped-Cell Photobioreactor Using Asymptotic Methods

2024· article· en· W4396677969 sur OpenAlexvenueno aff
A. Reena, R. Swaminathan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Analysis and Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotobioreactorMathematicsFlow (mathematics)Reaction–diffusion systemApplied mathematicsDiffusionConvection–diffusion equationMultiphase flowAsymptotic analysisMechanicsMathematical optimizationMathematical analysisThermodynamicsPhysicsEngineeringGeometryWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mathematical investigation of a multiphase flow transport model intended to clarify the interaction mechanism between reactions and diffusion processes in the gel granules containing the entrapped-cell photobioreactor Rhodopseudomonas palustris CQK 01 is presented in this research. The model uses two pertinent non-linear reaction-diffusion equations for biochemical interactions in the photobioreactor under steady-state circumstances to reflect the substrate and product concentration within the gel granules. The solid phase and liquid phase fluxes within the gel granules and their concentrations are analytically calculated using the asymptotic methods of the Akbari-Ganji method and the homotopy perturbation approach. Our analytical results and the numerical data obtained by MATLAB software are compared to determine accuracy. The analytical results agreed with the simulated results for all possible reaction-diffusion and saturation parameter values. In addition, the impacts of applying two limiting cases—saturated and unsaturated enzyme kinetics—were examined. The close correspondence between the simulated and analytical data demonstrates that the parameters in our suggested solution can be used to simulate the dynamic performance of a system.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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