Modélisation de réacteurs électrochimiques à plaques parallèles
Bibliographic record
Abstract
Ce document présente la modélisation et la simulation de réacteurs électrochimiques. Pour ce faire, des routines FORTRAN sont ajoutées à un logiciel commercial de modélisation d'écoulements. Le travail est divisé en deux parties: la modélisation hydrodynamique et la modélisation électrochimique. La première partie présente la résolution des équations hydrodynamiques pour des régimes laminaire et turbulent. L'obtention des profils de vitesse permet d'évaluer le transfert de masse à l'interface électrode-solution. Dans cette section est alors faite la démonstration de la résolution du courant limite dans un électrolyseur directement à partir de la solution des profils de vitesse. La deuxième partie fait état des différents algorithmes développés pour résoudre des distributions de courant primaire, secondaire et tertiaire dans un réacteur électrochimique. Les difficultés rencontrées pour la solution du problème dans son intégrité sont énoncées de même que les solutions des cas résolus. Ce travail a été financé en partie par la Bourse FCAR Hydro-Québec 97-HQ-0001.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".