Comparison and analysis of bubble growth and foam formation models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The main purpose of this paper is to present and compare two different models for bubble growth and foam formation and to conduct a thorough assessment in terms of their numerical implementation and prediction accuracy. Design/methodology/approach The two models are assessed and validated against experimental measurements. The first model is known as a single bubble growth model and treats the foaming process as a single bubble growing in a large pool with enough gas available for growth, while the second model (cell model) takes into account the finiteness of gas supply availability as well as the effects of surrounding bubbles. The models are based on the application of the conservation of continuity and momentum principles and on constitutive equations to represent the viscosity of the melt. The models are numerically implemented using a finite difference scheme and their predictions are compared against experimental measurements. Findings The results demonstrate that the single bubble model predicts an infinite bubble growth with time due to the assumption of unlimited supply of the blowing agent. Meanwhile the cell model gives an equilibrium bubble size because it accounts for gas depletion. From this work, it was concluded that the cell model is the best model that adequately describes experimental data. Practical implications The problem of bubble growth and foam formation is of great importance in the process industry as it plays a key role in diverse technological fields such as the production of foamed plastics. Originality/value The findings here are important for the appropriate modeling of bubble growth and foam formation and for scheduling and optimizing the process. A simple model will suffice for the early stage of the process while a cell model is more appropriate for the entire duration of the process.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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