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Enregistrement W7106310925 · doi:10.21273/jashs05552-25

Research on Multi-scale and Multi-directional Negative Pressure Suction–type Separation of Fresh Tea Leaves Based on CFD and Bench Tests

2025· article· en· W7106310925 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Horticultural Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Surface Properties and Treatments
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuctionSortingComputational fluid dynamicsTest benchTurbulenceFlow (mathematics)Differential pressureAirflow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to break through the bottlenecks of unreasonable negative pressure port arrangement and poor pressure adaptability in existing air suction sorting equipment, this study designed four negative pressure port arrangement schemes: noncoaxially adjacent, coaxially adjacent, noncoaxially opposed, and coaxially opposed . A porous rotary disc adsorption structure with a diameter of 220 mm was adopted. Combined with computational fluid dynamics (CFD) technology and the Realizable k-ε turbulence model, the flow field distribution was simulated and analyzed under three conditions: constant pressure of 380 Pa, constant pressure of 320 Pa, and differential pressure of 380/320 Pa. A bench test was established to verify the sorting rate using single leaves, one-bud-one-leaf, and one-bud-two-leaf samples. The results show that the differential pressure of 380/320 Pa is the optimal adsorption pressure, as it balances suction power and flow field uniformity. The noncoaxially adjacent scheme is the optimal arrangement, featuring a stable flow field without obvious eddies. Under the differential pressure condition, the sorting rates of single leaves and one-bud-one-leaf samples reach 87% and 70%, respectively, which are significantly better than those of other schemes. This study provides theoretical support and engineering references for the research and development of multiscale air suction sorting equipment for fresh tea leaves.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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