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Enregistrement W7083477829 · doi:10.26507/paper.4338

Determinación del coeficiente de transferencia de masa en un modelo físico de un reactor metalúrgico: una experiencia en el laboratorio

2025· article· es· W7083477829 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEncuentro Internacional de Educación en Ingeniería · 2025
Typearticle
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoUniversity of British Columbia
Mots-clésContext (archaeology)Work (physics)Scope (computer science)Point (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Los modelos físicos son una herramienta fundamental en investigación en Ingeniería de Procesos, que no ha sido aprovechada cabalmente para educación en Ingeniería. Un modelo físico es una representación, a escala y usualmente con materiales distintos, de un reactor industrial. En ese sentido, la mayoría de los modelos físicos en Ingeniería Metalúrgica se construyen con acrílico, lo que permite visualizar patrones de flujo, burbujeo y mezclado, entre otras características del sistema. En el contexto del estudio de la Ingeniería de procesos metalúrgicos, es importante cuantificar la transferencia de masa sólido-líquido en reactores tales como el convertidor Peirce-Smith para obtención de mata de cobre, debido a que la disolución de los sólidos que se agregan durante la operación está controlada - principalmente - por el transporte de masa. Sin embargo, es difícil cuantificar esto a partir de las ecuaciones gobernantes de dinámica de fluidos y transporte de masa, debido a los fenómenos complejos que interactúan durante la conversión de mata de cobre dentro del reactor. En lugar de eso, se recurre a la llamada aproximación de intercara, que utiliza al coeficiente de transferencia de masa para caracterizar la rapidez de disolución del sólido. Evidentemente, la determinación experimental de este parámetro es de vital importancia para estudiar al reactor. En este trabajo se reportan resultados obtenidos con un modelo físico del convertidor Peirce-Smith para estimar al coeficiente de transferencia de masa sólido-líquido mediante la medición de la pérdida de peso de cilindros de ácido benzoico sinterizados. Con estos resultados se aseguró que este ejercicio se puede implementar en el laboratorio del curso “Ingeniería de Procesos Metalúrgicos y de Materiales”, por lo que se incorporará al trabajo en el laboratorio. El modelo físico representa una sección del reactor (que es cilíndrico, con una hilera de toberas), simulando solamente a una de las toberas de alimentación de gas; se trata de un reactor que opera intermitentemente (batch). La inyección del aire genera burbujas que forman una “pluma” (zona donde las burbujas se mezclan con el líquido) cuyo movimiento provoca mezclado en el líquido. Para calcular el coeficiente de transferencia de masa se midió la pérdida de peso de un cilindro sólido soluble en agua; el cilindro estaba sumergido dentro del modelo a profundidad constante. Las variables estudiadas fueron el flujo volumínico de aire inyectado (0, 2, 5, 10, 15 y 20 LPM) y la posición de los cilindros (5, 10 y 20 cm, medidos desde la boquilla de alimentación de aire). Además, se realizaron pruebas de adición instantánea de trazador para caracterizar al tiempo de mezclado. El análisis estadístico de los resultados indicó que el flujo volumínico es el factor preponderante, seguido de la posición desde la boquilla y de la combinación de ambos. El trabajo en el laboratorio se ha diseñado para que los estudiantes puedan llegar a esta conclusión a partir de sus propias mediciones y no usando un “receta” para guiar el trabajo en el laboratorio.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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