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Enregistrement W1927380444 · doi:10.1002/cjce.22450

Optimal design of hydraulic capsule pipelines transporting spherical capsules

2016· article· en· W1927380444 sur OpenAlexvenueno aff
Taimoor Asim, Rakesh Mishra

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCyclone Separators and Fluid Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportPipeline (software)Petroleum engineeringFlow (mathematics)Fossil fuelEngineeringMarine engineeringMechanical engineeringProcess engineeringWaste managementMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The scarcity of fossil fuels affects the efficiency of established modes of cargo transport within the transportation industry. Extensive research is being carried out on improving the efficiency of existing modes of cargo transport, as well as developing alternative means of transporting goods. One such alternative method is using energy contained within fluid flowing in pipelines to transfer goods from one place to another. The present study focuses on the use of advanced numerical modelling tools to simulate the flow within hydraulic capsule pipelines (HCPs) transporting spherical capsules with an aim of developing design equations. “Hydraulic capsule pipeline” refers to the transport of goods in hollow containers (“capsules”), typically spherical or cylindrical in shape, which are carried along the pipeline by water. HCPs are used in mineral industries and have potential for use in oil and gas sectors. A novel modelling technique was employed to investigate various geometric and flow conditions within HCPs. Both qualitative and quantitative flow analyses were carried out on the flow of spherical capsules in an HCP for both onshore and offshore applications. Furthermore, based on the least‐cost principle, an optimization methodology was developed for the design of single‐stage HCPs. The input to the optimization model is the solid throughput required from the system, and the outputs are the optimal diameter of the HCPs and the pumping requirements for the capsule transporting system.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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