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Enregistrement W1965937713 · doi:10.1063/1.2750295

A computational study of axial dispersion in segmented gas-liquid flow

2007· article· en· W1965937713 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard University
Mots-clésPéclet numberPhysicsMechanicsDispersion (optics)ConvectionBubbleDiffusionCapillary actionMolecular diffusionComputational fluid dynamicsFlow (mathematics)ThermodynamicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Axial dispersion of a tracer in a two-dimensional gas-liquid flow is studied computationally using a finite-volume/front-tracking method. The effects of Peclet number, capillary number, and segment size are examined. At low Peclet numbers, the axial dispersion is mainly controlled by the convection through the liquid films between the bubbles and channel walls. In this regime, the computational results are found to be in a very good agreement with the existing model due to Pedersen and Horvath [Ind. Eng. Chem. Fundam. 20, 181 (1981)]. At high Peclet numbers, the axial dispersion is mainly controlled by the molecular diffusion, with some convective enhancement. In this regime, a new model is proposed and found to agree well with the computational results. These Peclet number regimes are shown to persist for different slug lengths. The axial dispersion is found to depend weakly on the capillary number in the diffusion-controlled regime. Finally, computational simulations are performed for the cases of six bubbles to mimic bubble trains, and results are compared with the theoretical models.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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