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Enregistrement W2076208480 · doi:10.1115/icnmm2008-62235

Effect of Wetting on Adiabatic Gas-Liquid Two-Phase Flow in a Microchannel

2008· article· en· W2076208480 sur OpenAlexafffund
Hideo Ide, Ryuji Kimura, Kazuki Inoue, Masahiro Kawaji

Notice bibliographique

RevueASME 2008 6th International Conference on Nanochannels, Microchannels, and Minichannels · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrochannelWettingMaterials scienceTwo-phase flowSlug flowPressure dropAdiabatic processMechanicsComposite materialAnalytical Chemistry (journal)Flow (mathematics)ThermodynamicsChemistryChromatographyNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An optical measurement system and video camera were used to investigate gas-liquid two-phase flow characteristics in wetting and poorly wetting circular microchannels of 100 μm diameter. By examining the optical sensor signals from which void fraction and the lengths and velocities of gas slugs and liquid slugs were measured, the effects of wetting on the adiabatic two-phase flow characteristics of nitrogen gas and water were investigated. The data were obtained using a T-junction with the same internal diameter as the microchannel, but the T-junction itself was well wetting in both experiments. Besides the flat nose and tail of gas plugs/slugs at low gas and liquid flow rates, poorly wetting microchannel showed higher void fraction and friction pressure drop compared to the well-wetting microchannel. The poorly wetting microchannel also showed the presence of short and fast moving liquid slugs which were absent in well-wetting microchannel.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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