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Enregistrement W2034217768 · doi:10.1002/cjce.22196

Comparative Analysis of Coalescence and Breakage Kernels in Vertical Gas‐Liquid Flow

2015· article· en· W2034217768 sur OpenAlexvenueno aff
Lilunnahar Deju, Sherman C.P. Cheung, Guan Heng Yeoh, Fengsheng Qi, Jiyuan Tu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésBreakageBubbleCoalescence (physics)MechanicsTurbulenceBreak-UpFlow (mathematics)Two-phase flowMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of bubble size distribution is an important consideration in vertical gas‐liquid flow, especially in determining the appropriate mass, momentum, and heat transfer between two phases. In order to adequately capture the distribution and to account for its effect on the local hydrodynamics, which generally represents the dominant flow characteristic in such a practical system, a numerical assessment has been performed to understand the six widely adopted different bubble coalescence and bubble breakage kernels. Three different breakage kernels have been selected where each kernel considers a different shape of the daughter size distribution of the bubbles, such as the U‐shape, bell‐shape, and M‐shape. These are combined with different coalescence kernels. The bubble size distribution, void fraction, interfacial area concentration, and gas velocity profiles are compared against the experimental data. Numerical results reveal that the effect on the two‐phase flow structure is mainly due to the application of the different breakage kernels. Moreover, the predicted results also show that the bell‐shape daughter size distribution favours equal breakage of bubbles, which could lead to the over‐prediction of large bubbles. A more sophisticated model for handling bubble induced turbulence should nonetheless be applied in future investigations of vertical gas‐liquid flow.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,317

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 savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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