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Enregistrement W2084065062 · doi:10.1115/ajk2011-10027

The Influence of Gas and Liquid Flow Rates on the Transient Bubble Characteristics in a Liquid Cross-Flow

2011· article· en· W2084065062 sur OpenAlexaff
Kamran Siddiqui, Wajid A. Chishty

Notice bibliographique

RevueASME-JSME-KSME 2011 Joint Fluids Engineering Conference: Volume 1, Symposia – Parts A, B, C, and D · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensNational Research Council CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleMechanicsBody orificeFlow (mathematics)Transient (computer programming)Materials scienceVolumetric flow rateOpen-channel flowChannel (broadcasting)Inclination angleVertical planePlane (geometry)OpticsPhysicsGeometryMathematicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper reports on an experimental study conducted to investigate the dynamics of gas bubbles when injected from an orifice that is subjected to a liquid cross-flow. The experiments were conducted over a range of gas and liquid flow rates and at various orientations of the liquid channel. An image processing algorithm was developed for the detection and characterization of the bubbles in both temporal and spatial coordinates. The transient behaviour of bubble dynamics at different channel orientations under different liquid and gas flow conditions are presented in the paper. Results show that the equivalent bubble diameter in the vertical plane decreased with increase in time as well as with increase in the gas-to-liquid velocity ratio. The channel inclination has no appreciable effect on the bubble diameter. The streamwise bubble velocity showed significant transient fluctuations, which diminished with an increase in the channel inclination angle. The fluctuations of the bubble vertical velocity were found to be unaffected by the channel inclination angle. The magnitudes of both streamwise and vertical velocities were influenced by the channel inclination, however, the trends were found to be opposite.

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 seuil0,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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