Assessment of Selected Two-Phase Friction Multiplier Correlations for Steam-Water Flows in Vertical Heated and Unheated Tubes
Notice bibliographique
Résumé
In this study, around 10 000 experimental two-phase (2ϕ) flow pressure drop (ΔP) data for steam-water in uniformly heated and adiabatic vertical tubes have been compiled from the literature. The compiled data have been used to assess the prediction accuracy of two-phase friction multiplier (ϕlo2) correlations selected from the literature and the homogeneous-flow model for steam-water flow in vertical tubes. The predictions of the ϕlo2 correlations have also been compared to the predictions of the homogeneous-flow model. The assessments are based on comparisons of the average and the RMS errors. Additionally, ΔP components (due to gravitation, acceleration and friction) have been examined for a variety of flow conditions in vertical heated and unheated tubes. The results of the assessments show that the predictions of Muller-Steinhagen and Heck (1986) correlation yield the minimum RMS error for flow in heated tubes and the predictions of the Chisholm (1973) correlation yield the minimum RMS error for flow in adiabatic tubes when these predictions are compared with both the data base and the predictions of the homogeneous-flow model. It is concluded from the research and a review of the literature that the current state of the art is such that none of the investigated prediction methods is very good because of their large RMS errors. More work is needed to expand the ΔP data base especially for adiabatic two-phase flow. Also, a systematic experimental study should be performed on the effect of heating on the 2ϕ-flow ΔP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».