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Enregistrement W2089206969 · doi:10.1115/ipc2002-27113

Effective Time Method for the Determination of Interface Diffusion of H2S Slugs in Natural Gas Pipeline Systems

2002· article· en· W2089206969 sur OpenAlexaff
D. Sennhauser, K. K. Botros, Trent van Egmond

Notice bibliographique

Revue4th International Pipeline Conference, Parts A and B · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensTransCanada (Canada)Nova Chemicals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal diffusivityMechanicsDiffusionMass diffusivityPipeline (software)Flow (mathematics)Interface (matter)Slug flowFick's laws of diffusionWork (physics)Materials scienceThermodynamicsTwo-phase flowEngineeringPhysicsMechanical engineeringBubble

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objective of the work described in this paper is to examine the fate of H2S contaminated natural gas slugs as they travel through a gas pipeline network. The important phenomenon that affects the spread of the H2S slug as it travels downstream of a pipe is the diffusion with the sweet gas at the front and back interface of the slug. It was determined that the diffusivity constant (D) used in the calculation of the interface spread varies along the pipeline, which prohibits the use of a closed form solution of the Fick’s law equation. An effective time parameter has been introduced to account for the variation in the diffusivity in a “marching in time” scheme of solution. The model has been utilized to demonstrate the effects of pipe diameter, mean flow velocity and pipe internal roughness on the contamination spread. A test loop has also been constructed to validate the diffusion coefficient in gaseous flows. Excellent agreement was obtained between the measured vs. predicted results. The mean error in predicting the interface spread was approximately 6.2%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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