Gas-liquid slug formation at a rectangular microchannel T-junction: A CFD benchmark case
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Computational fluid dynamics (CFD) is an important tool for development of microfluidic systems based on gasliquid two-phase flow. The formation of Taylor slugs at microchannel T-junctions has been studied both experimentally and numerically, however discrepancies still exist because of difficulties in correctly representing experimental conditions and uncertainties in the physics controlling slug flow, such as contact line and velocity slip. In this paper detailed methods and results are described for the study of Santos and Kawaji [1] on the comparison of experimental results and numerical modeling. The system studied consisted of a rectangular microchannel Tjunction nominally 100 μm in hydraulic diameter, used to generate Taylor slugs from air-water perpendicular flow. The effect of flow rates on parameters such as slug length, velocity slip, void fraction and two-phase frictional pressure drop were studied. Numerical simulation was performed using FLUENT volume-of-fluid (VOF) model. It is proposed in this paper that this microfluidic problem be taken up by researchers in the field as a benchmark case to test other numeric codes in comparison to FLUENT on the prediction of micro-scale multiphase flow, and also to model in more detail the experimental system described to obtain greater accuracy in prediction of microfluidic slug formation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».