An experimental investigation of fluid dynamics and non‐uniformity of fluidization in dense gas–solids fluidized bed with chaos analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As industrial‐scale dense gas–solid fluidized bed separators have been gradually employed in dry coal beneficiation, it is urgent to develop feasible and efficient methods to evaluate and quantify the bed density stability, which directly influences the coal separation efficiency. The instantaneous signals recorded with the pressure sensor and optical fibre probe (OFP) is utilized to analyze the nonlinear characteristics and evaluate the complexity and instability of the fluidization process for dense gas solid fluidization. It is verified that the hidden chaotic characteristics of pressure drop signals can be retrieved with multi‐dimensional reconstruction of attractor. Based on the reconstructed attractor, the Shannon entropy and Kolmogorov entropy are investigated and estimated under different bed heights and air flows. The results indicate that the differential pressure signal and the optical fibre signal are typical chaotic signals, effectively representing the complexity of fluid dynamics in the local measurement space. Nonlinear bubble behaviour is the primary cause of the increased rate of information loss in chaotic signals, which severely affects the stability of fluidization quality in the bed. The spatial distribution of the chaos index corroborates the internal circulation pattern within the fluidized bed, which can feasibly characterize and quantify the nonlinear characteristics and instability of gas solid fluidization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».