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Record W2126953946 · doi:10.7202/705547ar

Absorption et désorption du dioxyde de souffre par des gouttes d'eau de fort diamètre en chute. 

2005· article· fr· W2126953946 on OpenAlexaff
E. Lépinasse, Michaël Marion, Soufiane Guella, S. Alexandrova, A. Saboni

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicFluid Dynamics and Mixing
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article concerne l’absorption et la désorption du SO2 par des gouttes d’eau de diamètre supérieur à 1mm en chute libre dans un mélange air-SO2 à faible et moyenne concentrations. Dans ce cas, le transfert résulte du couplage des résistances interne et externe à la goutte. Dans la phase liquide, un modèle local basé sur la vitesse de frottement inter faciale et le diamètre de la goutte permet le calcul du coefficient de transfert interne kl. Le coefficient de transfert externe kg dans la phase gazeuse est déterminé à l’aide d’une expression plus classique Afin de valider le modèle, des investigations expérimentales sont menées en absorption et en désorption sur une colonne de 2.3 m de hauteur dans laquelle le temps de séjour des gouttes est de l’ordre de la seconde. Le présent modèle simule fort bien l’ensemble de ces expériences réalisées pour différents diamètres de goutte [2.04 ; 4.31] mm et différentes concentrations [100 ; 2000] ppm. Le modèle proposé est aussi comparé avec succès à des résultats expérimentaux de la littérature à faible et moyenne concentrations pour des temps de contact beaucoup plus grands. Son domaine d’application couvre donc désormais l’absorption et la désorption du SO2 pour des concentrations comprises entre quelques ppm et quelque %.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.007

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.028
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.242 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations2
Published2005
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