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Enregistrement W2035171849 · doi:10.1115/pvp2002-1593

Turbulence and Fiber Orientation in the Converging Section of a Paper-Machine Headbox

2002· article· en· W2035171849 sur OpenAlexaff
Suqin Dong, Xiaosi Feng, M. Salcudean, I. S. Gartshore

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaterial Properties and Processing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceMechanicsPaper machineMechanical engineeringVolumetric flow rateDistribution uniformityComputer scienceMaterials scienceEngineering drawingEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapidly converging section of a paper-machine headbox carries a dilute concentration of pulp fibers to the wire mesh where the fibers are dried to become paper. Ideally, the mean velocity distribution in the fluid mixture leaving the converging section (or slice as it is called) should be uniform over the paper thickness direction and across the entire span of the slice exit. Non-uniformities in this distribution can result in defects in the paper being produced by the machine. A complete computer simulation of a typical headbox, reported here, identifies two important sources of mean velocity defects as the re-circulation rate and the design shape of the manifold, which initially spreads the pulp into the several hundreds of tubes which deliver it, in turn, to the converging section. As emphasized in the present report, it is critically necessary for the proper identification of defects, that there be a single simulation of the complete headbox, correctly locating individual tubes and other major components. The turbulence which occurs in the converging section does not affect the mean flow distribution significantly but it is critically important in preventing unwanted fiber flocculation and in providing a degree of dispersion for the fibers, which would otherwise be strongly oriented in the flow direction under the action of the mean rate-of-strain field created by the rapid convergence. A detailed knowledge of this turbulence is therefore essential in order to model the fiber motion and the effectiveness of the paper-machine, and to predict the quality of the paper produced. LDA measurements of the three turbulence components have been made in a laboratory scale paper-machine converging section, and corresponding measurements have also been made of the statistical orientation of short pieces of nylon thread, representing pulp fibers, carried by the flow. CFD simulations of this rapidly converging flow are reported here. Results using the usual k-ε and Reynolds stress turbulence models are compared to the appropriate experimental measurements, and found to be inaccurate. A large eddy simulation (LES) computation of the converging section is next reported. The calculated time-averaged turbulence components are compared to the measured values along the centerline of the converging section. Qualitatively, the calculated and observed turbulence distributions follow similar trends. Differences occur because of the significantly different initial conditions for the measured and calculated cases. A Lagrangian tracking scheme capable of simulating the motion of flexible or rigid individual fibers in a computed flow field has been devised and is used in the LES representation of turbulence (and other simpler flow field representations) in the convergence to predict the statistical orientation of nylon “fibers”. Two different schemes to couple the LES flow field calculations with the fiber model are reported, one using a fixed or “frozen” 3D flow field from the LES calculations and the other using the complete unsteady LES flow field. Both these give similar (but not identical) statistical results for the fiber orientation. This suggests that the much simpler “frozen field” technique can be used in future computations, making the numerical prediction of statistical fiber orientations in a diffuser (or other complex geometries) practical with the realistic LES scheme and present computational resources.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,173 · 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'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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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