Fluidized bed applications and modern scale‐up tools for the energy transition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fluidized bed technology has a 100‐year history of delivering energy solutions to the world. Examples include fluid catalytic cracking, coal combustion and gasification, and fluid coking. Moving forward, fluidization technology has the potential to underpin the development of entirely new sustainable processes in the energy transition and the circular economy and many of these will be advanced by small‐and‐medium enterprises (SMEs) and start‐ups. Focused, low‐cost, and time‐bound research outcomes will be needed to support these SMEs as they bring their new technologies to market as quickly as possible. This paper first summarizes some of the fluidized bed technologies that will play a key role in the energy transition and then considers how the strategic concept of discovery driven growth can lead to focused, rapid, and low‐cost information. The experimental data can then be used to develop hybrid models using machine learning methods that will be more robust, accurate, and reliable models. With focused, interdisciplinary research, fluidization models may be developed that would allow fluidized beds to go directly from lab or pilot scale directly to commercial. This would reduce development costs and timelines dramatically, hence bringing these new technologies to market more quickly. Early commercialization will allow the environmental benefits to begin to accrue earlier and will improve returns on investment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».