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Enregistrement W4409191782 · doi:10.1016/j.ces.2025.121623

Utility of argon as a suppressant of triboelectrification in pressurized Gas-Solid fluidized beds

2025· article· en· W4409191782 sur OpenAlexafffund
Nikhil Sridhar, Poupak Mehrani

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUnivation Technologies
Mots-clésArgonFluidized bedTriboelectric effectMaterials scienceFluidized bed combustionWaste managementNuclear engineeringChemistryEngineeringComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Argon displays a significantly lower dielectric strength compared to nitrogen at ambient pressures, but this difference diminishes as the pressure of the gas increases. This work aimed to examine the usage of argon and its impact on particle charging and column-wall fouling in fluidized beds under pressurized conditions. This study tested the electrostatic charging behaviour of a commercially produced linear low-density polyethylene (LLDPE) resin and its column wall adhesion at pressures of 2600 kPa. Fluidization was performed using pure argon, pure nitrogen, and their equimolar mixtures. Fluidization with nitrogen served as the baseline for comparison. Argon reduced the fouling by 43 %, while the binary gas mixture reduced the fouling by 29 %. The particles’ bulk specific charge also showed a downward trend moving from pure nitrogen to pure argon. The study concludes that argon can be utilized as a triboblelectrification suppressant in pressurized gas–solid fluidized beds.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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