Velocity measurement in the hydrocyclone by oil droplet, doppler ultrasound velocimetry, and CFD modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To develop the water treatment process, the hydrocyclone is now used as a unit to operate. Understanding hydrodynamics is a key step to improve the separation process efficiency. Recently, a new simple method called the oil droplet method was proposed by Bamrungsri et al. [Chem. Eng. Res. Design 86, 1263‐1270 (2008)] and applied to velocity measurements in a hydrocyclone. The Doppler Velocimetry measurements and computational fluid dynamics (CFD) have been proposed by many researchers as effective for studying the flow field of a hydrocyclone. This work presents a comparison of the experimental results from these two methods along with those obtained from numerical simulations. The numerical calculations of the 3D flow field were performed with FLUENT using the k‐ε model and the Reynolds stress model (RSM). Measurements and CFD simulations were performed for two hydrocyclone configurations (5 and 10 cm diameter). Doppler ultrasound velocimetry data and CFD–RSM results are in close agreement. The oil droplet method is less accurate for the continuous phase velocity profiles but is promising for the validation of Lagrangian tracking simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».