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Enregistrement W2047032569 · doi:10.1155/2012/620463

CFD Modeling of Gas-Liquid Bubbly Flow in Horizontal Pipes: Influence of Bubble Coalescence and Breakup

2012· article· en· W2047032569 sur OpenAlexafffund
K. Ekambara, R. Sean Sanders, K. Nandakumar, Jacob H. Masliyah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSyncrude
Mots-clésTurbulenceMechanicsSauter mean diameterBubbleBreakageCoalescence (physics)Computational fluid dynamicsLocal BubbleBreakupMultiphase flowEntrainment (biomusicology)PopulationPopulation balance equationVolume of fluid methodPhysicsThermodynamicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modelling of gas-liquid bubbly flows is achieved by coupling a population balance equation with the three-dimensional, two-fluid, hydrodynamic model. For gas-liquid bubbly flows, an average bubble number density transport equation has been incorporated in the CFD code CFX 5.7 to describe the temporal and spatial evolution of the gas bubbles population. The coalescence and breakage effects of the gas bubbles are modeled. The coalescence by the random collision driven by turbulence and wake entrainment is considered, while for bubble breakage, the impact of turbulent eddies is considered. Local spatial variations of the gas volume fraction, interfacial area concentration, Sauter mean bubble diameter, and liquid velocity are compared against experimental data in a horizontal pipe, covering a range of gas (0.25 to 1.34 m/s) and liquid (3.74 to 5.1 m/s) superficial velocities and average volume fractions (4% to 21%). The predicted local variations are in good agreement with the experimental measurements reported in the literature. Furthermore, the development of the flow pattern was examined at three different axial locations ofL/D= 25, 148, and 253. The first location is close to the entrance region where the flow is still developing, while the second and the third represent nearly fully developed bubbly flow patterns.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations24
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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