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Record W2115703313 · doi:10.1002/cjce.5450780132

Comparaison de deux types d'écoulements (tangentiel plan et tourbillonnaire) dans des modules d'ultrafiltration. Influence de la contrainte pariétale

2000· article· fr· W2115703313 on OpenAlexvenueno aff
O. Morineau-Thomas, Caroline Lelièvre, N. Rossignol, Pascal Jaouen, Patrick Legentilhomme

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2000
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicMembrane Separation Technologies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Abstract Cette étude est consacrée à l'évaluation des performances d'un nouveau procédé de séparation par membrane constitué d'une cellule annulaire munie d'une entrée tangentielle unique à sa base. Pour cela, nous avons comparé les flux de perméation de ce module, siège d'un écoulement tourbillonnaire non entretenu, à ceux obtenus avec un module à écoulement tangentiel plan classique. L'ultrafiltration de suspensions modèles de bentonite nous a permis de comparer les performances des deux modules pour différentes conditions opératoires. Les influences du débit, du nombre de Reynolds et du gradient pariétal de vitesse à la surface de la membrane ont été étudiées; ce dernier paramètre apparaǐt comme le critère le plus approprié pour mettre en parallèle les deux géométries. En effet, il prend en considération la nature de l'ecoulement et plus particullèrement la contrainte de cisaillement à la surface měme de la membrane qui régit le transfert de solvant au travers de cette dernière. Dans certaines conditions, le module à écoulement tourbillonnaire permet d'atteindre des flux de perméation augmentés de plus de 30% par rapport à ceux obtenus avec un module tangentiel plan classique. L'étude de la consommation énergétique de ces deux cellules permet de confirmer l'intérět des écoulements tourbillonnaires pour la conception de nouvelles géométries de modules de séparation par membrane.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.558
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.213 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations8
Published2000
Admission routes1
Has abstractyes

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