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Enregistrement W7116218766

Microwave drying of minerals : experimental and numerical modeling

2025· other· en· W7116218766 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaMitacs
Mots-clésMicrowaveMultiphysicsMoistureWater contentLoss factorMass transferCeramicThermalHeat transferFinite element method
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis evaluates the application of microwave systems for mineral drying through laboratory experiments and numerical modeling. Four types of minerals were procured from a mining partner, with moisture contents up to 25%. Their material properties – including thermal conductivity, heat capacity, density, initial moisture content, and dielectric loss factor – were characterized. Drying tests were conducted in a commercial microwave oven, with samples exposed to microwave irradiation to reduce moisture content to below 1%, while ensuring temperature control below a specified threshold. Materials were incrementally heated, with mass loss and surface temperature measured until target mass losses were achieved. Results revealed a two-stage drying regime: a constant-rate period up to a critical moisture content, followed by a falling-rate regime. A numerical replica of the commercial microwave oven was developed, including key components such as three rotating stirrers, a ceramic plate, and three separate magnetrons. Parameters such as air inflow, stirrer rotation speed, microwave generator ramp-up time, and forward power were measured and incorporated into the numerical model. The characterized material properties were integrated into a coupled electromagnetic and heat transfer finite element model implemented in COMSOL Multiphysics to investigate drying rates and temperature profiles. Predicted mass loss and temperature changes under experimental microwave heating conditions were compared with experimental results. Results indicated that microwave energy was predominantly consumed by water evaporation. For the studied material M2, which contained sulfur and required maintaining temperatures below 125 °C, the numerical model was particularly useful in determining internal temperatures that were experimentally inaccessible. The model predicted maximum material temperatures well below 100 °C during 60 s microwave exposures, sustaining an average drying rate of 2 g/s. These findings demonstrate that microwave heating offers a highly effective alternative for drying applications in mining, particularly where temperature sensitivity is a key operational requirement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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