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Enregistrement W2062128583 · doi:10.1115/fedsm-icnmm2010-30395

The Influence of Channel Orientation and Flow Rates on the Bubble Formation in a Liquid Cross-Flow

2010· article· en· W2062128583 sur OpenAlexafffund
Kamran Siddiqui, Wajid A. Chishty

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensNational Research Council CanadaWestern University
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésBubbleShadowgraphCombustorLiquid fuelVolumetric flow rateBody orificeMaterials scienceCombustionFlow (mathematics)MechanicsCombustion chamberGas to liquidsEnvironmental scienceWaste managementChemistryMechanical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For gas turbines burning liquid fuels, improving fuel spray and combustion characteristics are of paramount importance to reduce emission of pollutants, improve combustor efficiency and adapt to a range of alternative fuels. Effervescent atomization technique, which involves the bubbling of an atomizing gas through aerator holes into the liquid fuel stream, has the potential to give the required spray quality for gas turbine combustion. Bubbling of the liquid stream is presently used in a wide range of other applications as well such as spray drying, waste-water treatment, chemical plants, food processing and bio- and nuclear-reactors. In order to optimize control of the required aeration quality and thus the resulting spray quality over a wide range of operating conditions, it is important that the dynamics of bubble formation, detachment and downstream transport are well understood under these circumstances. The paper reports on an experimental study conducted to investigate the dynamics of gas bubbles in terms of bubble detachment frequency when injected from an orifice that is subjected to a liquid cross-flow. The experiments were conducted over a range of gas and liquid flow rates and at various orientations of the liquid channel. Analyses presented here are based on shadowgraph images of two-phase flow, acquired using a high speed camera and a low intensity light source. An image processing algorithm was developed for the detection and characterization of the bubble dynamics. Results show that bubble detachment frequency is a function of both liquid cross-flow rate and the gas-to-liquid flow rate ratio.

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 enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,111

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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