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Enregistrement W4404412076 · doi:10.1021/acs.iecr.4c02880

Modeling of a Moving Reacting Carbon Char Particle Using Macropore-Resolved and Porous Media Approaches

2024· article· en· W4404412076 sur OpenAlexafffund
Andrés Arriagada, Mario Toledo, Robert E. Hayes, Petr A. Nikrityuk

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFondo de Financiamiento de Centros de Investigación en Áreas PrioritariasFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloUniversidad Técnica Federico Santa María
Mots-clésCharMacroporePorosityParticle (ecology)Carbon fibersChemical engineeringPorous mediumMaterials scienceChemistryPyrolysisComposite materialOrganic chemistryGeologyCatalysisEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a comparative computational study of the heterogeneous combustion of a single spherical carbon char particle in hot atmospheres with different O 2 concentrations using a porous media model (PMM) and macropore-resolved simulations (PRS). A two-dimensional axisymmetric computational fluid dynamics model (2D CFD) in a pseudo-steady-state approach (PSS) is performed. In both cases, a semiglobal kinetic scheme is implemented, including three heterogeneous and three homogeneous chemical reactions. Several Reynolds numbers (Re in = 10, 50, and 100), inflow gas temperatures ( T in = 1100–2000 K), and inlet mass fractions of oxygen (Y O 2,in = 0.05 and 0.11) are assessed. Results show good agreement between PMM and PRS, especially for T in = 2000 K, where the deviation in the values for the species was not higher than 8.3%. Maximum deviation for CO 2 was 1.54% when evaluating the maximum values for the species concentration. In addition, the effects of the gasifying conditions, oxidative regime, and tortuosity on the partial oxidation process are discussed.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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