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Enregistrement W1966026205 · doi:10.1115/1.4026282

Implementation of Two-Fluid Model for Dilute Gas-Solid Flow in Pipes With Rough Walls

2013· article· en· W1966026205 sur OpenAlexafffund
Ashraf Uz Zaman, Donald J. Bergstrom

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTurbulenceMechanicsTurbulence kinetic energyReynolds stressTurbulence modelingMaterials scienceFlow (mathematics)Particle (ecology)Two-phase flowSurface finishTwo-fluid modelReynolds numberThermodynamicsPhysicsGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical study was carried out to investigate the performance of a two-layer model for predicting turbulent gas-particle flows in rough pipes. An Eulerian–Eulerian two-fluid formulation was used to model both the gas and solid phases for turbulent gas-particle flow in a vertical tube. The stresses developed in the particle phase were calculated using the kinetic theory of granular flows while the gas-phase stresses were described using an eddy viscosity model. The two-fluid model typically uses a two-equation k-ɛ model to describe the gas phase turbulence, which includes the suppression and enhancement effects due to the presence of particles. For comparison, a two-layer model was also implemented since it has the capability to include surface roughness. The current study examines the predictions of the two-layer model for both clear gas and gas-solid flows in comparison to the results of a conventional low Reynolds number model. The paper specifically documents the effects of surface roughness on the turbulence kinetic energy and granular temperature for gas-particle flow in both smooth and rough pipes.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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