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Enregistrement W1967304086 · doi:10.1002/cjce.20645

Visualisation research on characteristics of the cryogenic slug flow in vertical and inclined tubes

2011· article· en· W1967304086 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Yipeng Liu, Pingyang Wang, Xue‐Yu Hu, Hua Zhang, Zhaohui Du

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Jiao Tong University
Mots-clésBubbleTube (container)MechanicsSlug flowPosition (finance)Flow (mathematics)Taylor numberOpticsPhysicsMaterials scienceGeometryTwo-phase flowMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The statistical parameters of Taylor bubbles in cryogenic slug flow along glass tube were studied experimentally for various inclination angles θ (0°–60° from the vertical direction) and four tube inner diameters D (14, 18, 25 and 32 mm) by using high speed digital camera. The distributions and mean values of initial formation position, and the length and velocity of Taylor bubbles along the tube at various inclination angles were obtained. Initial position of Taylor bubbles increases as tube inner diameter increases and the effect of tube diameter on Taylor bubble initial position becomes more obvious at θ ≥ 30°. Taylor bubble length shows an allometric decreasing trend with the increasing of tube inner diameter. The influence of inclination angle and axial position on the length and velocity of Taylor bubble in cryogenic slug flow agrees qualitatively with conventional air–water system. The maximum mean velocity of Taylor bubble occurs at 30° ≤ θ ≤ 45° and the minimum mean length of Taylor bubble occurs at 0° ≤ θ ≤ 20°. The Mean length of Taylor bubble increases along the tube for x/D ≤ 60. © 2011 Canadian Society for Chemical Engineering

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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