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Enregistrement W4402822426 · doi:10.1515/cppm-2024-0038

Heat transfer efficiency in gas–solid fluidized beds with flat and corrugated walls

2024· article· en· W4402822426 sur OpenAlexafffund
Alam Nawaz Khan Wardag, Faı̈çal Larachi

Notice bibliographique

RevueChemical Product and Process Modeling · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPakistan Institute of Engineering and Applied Sciences
Mots-clésFluidized bedMechanicsMaterials scienceHeat transferSluggingThermocoupleHeat fluxBubbleHeat transfer coefficientThermodynamicsFlow (mathematics)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gas–solid fluidized bed reactors exhibit improved heat and mass transfer performance as compared to packed beds. Corrugated walls installed in narrow gas–solid bubbling fluidized bed (CWBFB) enclosures have been observed to decrease minimum bubbling velocity, reduce bubble size, improve gas distribution, provide stable operation, and minimize particle carryover or loss. Thorough analyses of the wall-to-bed heat transfer coefficient in flat- (FWBFB) and corrugated- (CWBFB) wall bubbling fluidized beds have been performed for a variety of operating conditions and geometric parameters. Fast-response self-adhesive heat flux probes and thermocouples were used to simultaneously measure the wall-to-bed heat flux, surface and bed temperatures, and were used to determine the heat transfer coefficient ( HTC ) at various axial and lateral locations. For a given set of parameters, a significant increase in HTC was observed at lower gas flow rates in CWBFB as compared to FWBFB. It was shown that CWBFB inventory required lower U mb (gas flow rate) as compared to FWBFB. Full 3-D transient Euler–Euler CFD simulations using the kinetic theory of granular flow were also performed, which confirmed the experimental results.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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'admission2
Résumé présentoui

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