MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401180879 · doi:10.18280/mmep.110719

Reaction and Kinetics in Immobilized Glucose Isomerase of Packed-Bed Reactors Using Akbari-Ganji’s Method

2024· article· en· W4401180879 sur OpenAlexvenueno aff
Menaka Muthuramu, Manimaran Rajendran, Jeyabarathi Ponraj, L. Rajendran

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAlgorithms and Data Compression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKineticsGlucose-6-phosphate isomeraseChemistryChemical engineeringChromatographyBiochemistryEnzymeEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonlinear differential equations often arise in many real-world problems.The complexity of solving nonlinear systems arises from the strong interdependence between the variables of the system and the boundary conditions.An immobilized glucose isomerase-based mathematical model for the enzymatic isomerization process that converts glucose to fructose is presented.The model's kinetic mechanism is stated using the nonlinear reaction-diffusion equation for MichalisMenten kinetics.The general approximate analytical formulas for the glucose molar concentration and flux inside packed-bed reactors are determined by solving the nonlinear equation using Akbari-Ganji's method.The effects of the kinetic parameters and pore-level Thiele modulus on concentration and flux were discussed.Estimating the kinetic parameters from current density is suggested.It has been shown that this method reduces processing time without affecting the quality of the solution.This method works well for many different types of nonlinear systems, making it useful in engineering and other fields of science.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMathematical Modelling and Engineering ProblemsMême sujetAlgorithms and Data CompressionTravaux en français237 207