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Enregistrement W2062277983 · doi:10.1080/00986440108912843

DROPLET SIZE-VELOCITY CHARACTERISTICS OF SPRAYS GENERATED BY TWO-PHASE FEED NOZZLES

2001· article· en· W2062277983 sur OpenAlexaff
J. COPAN, Ram Balachandar, Franco Berruti

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Communications · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleMechanicsSpray characteristicsAerationVolumetric flow rateVaporizationParticle sizeSpray nozzleMaterials scienceChemistryTwo-phase flowFlow velocityFlow (mathematics)Analytical Chemistry (journal)ThermodynamicsChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study focuses on the evaluation of the droplet size-velocity characteristics of sprays generated using two-phase flow feed nozzles. Two types of nozzles were used in the study and for convenience these are designated as Nozzle-A and Nozzle-B, respectively. Liquid nitrogen is used to simulate feeds that undergo vaporization upon injection into the processing vessel and air is used as the carrier gas. For each test, the liquid flow rate and the aeration rate are varied and the droplet size-velocity measurements are conducted using a Phase-Doppler Particle Analyzer. The droplet size and velocity measurements are carried out at various axial locations along the spray. At each axial location, measurements are performed at various radial positions. The main variables of interest include the droplet velocity, droplet diameter, droplet count fraction and the droplet size-velocity correlation factor. The results indicate that the two nozzles considered in the present study generate sprays with varying characteristics. The aeration rate has a larger influence on the spray generated by Nozzle-B. The droplet size distributions are found to be sensitive to changes in the aeration rate. The droplet velocity characteristics are different from those reported in earlier studies on single-phase and droplet-laden jets.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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