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Enregistrement W4402439068 · doi:10.11159/icmie24.101

3D Printed Prototype for Water-soluble Polymer Preparation: PLC Operation

2024· article· en· W4402439068 sur OpenAlexvenueno aff
Ziyad Kaidar, Waleed AlSedra, Mohammad AlShamrani, Faisal AlShamrani, Abdulhafiz AlKhateeb, Mohammad Hayal Alotaibi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés3d printedPolymerComputer scienceWater solubleMaterials scienceManufacturing engineeringEngineeringChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water-soluble polymers (WSPs) are commonly used in different oil and gas applications, such as enhanced oil recovery (EOR), drilling fluids, disposal water treatment, and partially in cementing.Water-soluble polymers are prepared manually in small amounts at laboratories.However, such a preparation method could have multiple disadvantages, such as: human error, poor consistency, high process lead time, adjustment of powder batches, and waste materials.To overcome such limitations, we propose a novel methodology to automate the polymer preparation processes through implementing multiple advanced stages.These processes consist of initial design, software programming, as well as advanced 3D printing and manufacturing.First, the solid work design software is utilized to make the original model.Second, the generated model is constructed using 3D printing technology.Finally, the programmable logic controller (PLC) is connected to operate the automation process including polymer doses and mixing time.At the designing stage, internal components might hinder the preparation and mixing processes.Therefore, the placement of such internal components is considered to ensure flow continuity and solution homogeneity.The system components consist of funnel, hollow pipe, screw extruder, vertical powder banks, electrical valves, rotating motor, and nozzle.The optimum design is then sent to 3D printing for manufacturing at high resolution.The PLC is operated to function the whole system.The applied PLC components and setup are: three input gates, three timers, and five output gates.In short, the novel automated preparation system in this study will eventually produce more homogenous and consistent polymeric solutions.In addition, it will minimize the common encountered uncertainties in the conventional methods.It will produce a more representative solution and improve the mixing process.The new system can be also upgraded to improve chemical mixing procedures at large volumes in oil and gas operations.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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