Notice bibliographique
Résumé
Atomization of suspension solutions has a wide range of applications in many industrial processes. The application ranges from spray drug products, such as nasal spray and inhalation solution to spray drying, plasma spraying and coatings. In any atomization process the main spray characteristics are defined as drop size and velocity distributions, the spray path and the distribution of the liquid throughout the spray. These distributions are affected by several parameters including liquid and gas physical properties, nozzle geometry and operating conditions [1]. Thus understanding the behavior of gas and liquid flow through the nozzle is crucial to predict the thickness and momentum of the liquid flow at the outlet of the atomizer. In this work the Multi-Fluid Marker and Cell (MFMAC) technique is used to numerically model the structure of internal two-phase flow inside an aerated-liquid jet. The behavior of liquid film in the discharge passage was investigated using different Gas to Liquid mass Ratio (GLR) and these numerical results were compared with the available experimental data. This work was done as a baseline to validate the simulations and the effect of suspension solid particles on the structure of the two-phase flow at the exit cross section of the nozzle was also studied. The effect of concentration of solid particles on the performance of the atomizer is considered through change in the liquid bulk density and viscosity. By increasing in the amount of aerating gas, the liquid film formed in the discharge orifice, becomes thinner and the gas/liquid velocity ratio and momentum flux at the nozzle exit increases. It was found that the variation of solid particle concentration can have an influence on the internal flow characteristics such as the liquid thickness and the flow pattern inside the nozzle discharge passage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».