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Enregistrement W4413267657 · doi:10.1109/tec.2025.3593451

Electropermanent Magnet Eddy Current Separator to Recycle Non-Ferrous Metals

2025· article· en· W4413267657 sur OpenAlexaff
Alireza Abedini-Gourtani, Ahmadreza Tabesh, S. Ali Khajehoddin

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEddy currentMagnetSeparator (oil production)FerrousMaterials scienceCurrent (fluid)Magnetic separationNuclear engineeringWaste managementEnvironmental scienceElectrical engineeringMetallurgyEngineeringPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes and demonstrates the idea of using electropermanent magnet (EPM)-based actuator in the structure of eddy current separator to recycle non-ferrous metals. It uses a coil excited by a full-bridge inverter to statically switch the direction of magnetic flux in the EPM, inducing eddy current within metal particles. This provides a pulsating magnetic actuator to repel non-ferrous metals mixed with other materials on a recycling conveyor. Conventional eddy current separators typically use a costly and bulky rotating permanent magnet drum or a static electromagnetic coil to generate the required repulsive forces. The static EPM-based separator eliminates the need for the expensive rotating drum structure. Furthermore, it reduces power losses compared to static electromagnetic coils by using narrow-band current pulses instead of continuous sinusoidal current. A quadratic approximation of the magnetic flux density is proposed to improve the accuracy of the repulsive force calculation. The paper also elaborates on a core optimization and electromagnetic heating analysis. A proof-of-concept EPM separator is developed and experimentally tested to calculate the repulsive force based on measured deviations in particle angle and distance. Comparing the test results shows an average error of less than 5%, confirming the improved accuracy of the quadratic approximation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
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