A quantitative analysis of turbulent drag reduction in a hydrocyclone
Notice bibliographique
Résumé
Turbulent drag reduction has been observed to occur over a wide range of additive systems, such as solution of synthetic or natural polymers, and fibre suspensions. In this study, the influence of softwood kraft pulp fibres and synthetic polymer additives on turbulent drag reduction (DR) in a hydrocyclone is investigated. It was demonstrated that cellulose fibre suspensions and aqueous polymeric solutions reduce the fluid energy losses in comparison to water during hydrocyclone operation within the range of reject ratios studied. A maximum drag reduction of 58 % and 55 % was found to occur at a volume split fraction of 50 % for a 0.9 % fibre suspension and a 300 ppm anionic polyacrylamide solution, respectively. Polymer degradation or polymer chain decay displayed adverse effects for 100 ppm and 150 ppm solutions after 22 min of run time at 11.2 kW pumping power and a reject ratio of 25 %. Synergistic effects were observed with pulp suspensions containing both cationic and anionic polyacrylamide (CPAM and APAM, respectively); a maximum DR of 41 % was observed for a 0.7 % fibre suspension containing 100–300 ppm of polymer at a reject ratio of 50 %. Similarly to aqueous polymer solutions, the degradation of 300 ppm APAM or CPAM in a 0.7 % fibre suspension decreased the observed DR up to 38 % after 30 min of run time at 11.2 kW pumping power and a reject ratio of 25 %. The near 43 % reduction in CPAM concentration, due to surface adsorption, when present in a 0.7 % fibre suspension assisted in quantifying the DR variations observed between suspensions containing APAM or CPAM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».