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Enregistrement W4403282974 · doi:10.1016/j.ces.2024.120817

Strategizing internals’ geometry to improve resilience of marinized bubbling fluidized beds to roll-induced maldistribution

2024· article· en· W4403282974 sur OpenAlexafffund
Ali Akbar Sarbanha, Faı̈çal Larachi, Seyed Mohammad Taghavi

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésResilience (materials science)MechanicsFluidizationMaterials scienceEnvironmental scienceGeometryWaste managementFluidized bedEngineeringPhysicsComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Hydrodynamics of internally modified fluidized bed subject to roll motion. • Stimulation using a hexapod robot as a sea state simulator. • Analysis of gas/solid phases by PIV-DIA. • Geometric strategies improve resilience against gas maldistribution. Marinized bubbling fluidized beds show potential for reducing ship exhaust emissions, but their performance is hampered by the unstable marine environment, which affects their hydrodynamic stability. This study addresses the challenge of roll-induced maldistribution by testing different geometric strategies of bed internals to improve operational resilience. Direct visualization techniques (including digital image analysis and particle image velocimetry) were used to investigate the hydrodynamics and stability of bubbling fluidized beds under various configurations in pseudo-2D vertical, inclined, and rolling conditions. Internal designs, such as rhombic and herringbone patterns, and vertical baffle arrays, significantly shield the beds from gas maldistribution and provide stable fluidization comparable to conventional aboveground setups. The rhombic internals achieved up to 93% of the stability of classical vertical configurations without internals, while the herringbone reached 60 % and the vertical baffles reached 55 %. These configurations mitigate hydrodynamic fluctuations due to oscillations, improving operational reliability to effectively reduce emissions in marine environments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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