MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2049276114 · doi:10.3390/e11030334

Imaging Velocimetry Measurements for Entropy Production in a Rotational Magnetic Stirring Tank and Parallel Channel Flow

2009· article· en· W2049276114 sur OpenAlexafffund
G.F. Naterer, O. B. Adeyinka

Notice bibliographique

RevueEntropy · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)Ontario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMechanicsEntropy productionParticle image velocimetryEntropy (arrow of time)Laminar flowParticle tracking velocimetryVelocimetryDissipationMechanical energyOpticsPhysicsMaterials sciencePower (physics)ThermodynamicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental design is presented for an optical method of measuring spatial variations of flow irreversibilities in laminar viscous fluid motion. Pulsed laser measurements of fluid velocity with PIV (Particle Image Velocimetry) are post-processed to determine the local flow irreversibilities. The experimental technique yields whole-field measurements of instantaneous entropy production with a non-intrusive, optical method. Unlike point-wise methods that give measured velocities at single points in space, the PIV method is used to measure spatial velocity gradients over the entire problem domain. When combined with local temperatures and thermal irreversibilities, these velocity gradients can be used to find local losses of energy availability and exergy destruction. This article focuses on the frictional portion of entropy production, which leads to irreversible dissipation of mechanical energy to internal energy through friction. Such effects are significant in various technological applications, ranging from power turbines to internal duct flows and turbomachinery. Specific problems of a rotational stirring tank and channel flow are examined in this paper. By tracking the local flow irreversibilities, designers can focus on problem areas of highest entropy production to make local component modifications, thereby improving the overall energy efficiency of the system.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,497

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEntropyMême sujetAdvanced Thermodynamics and Statistical MechanicsTravaux en français237 207