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Enregistrement W2092085732 · doi:10.1115/ipc2014-33018

Models and Methods of Determining the Minimum Stack Metal Temperature During Sonic Blowdown of Natural Gas

2014· article· en· W2092085732 sur OpenAlexaff
C. Hartloper, K. K. Botros, E. Abdalgawad, S. R. Reid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensTransCanada (Canada)Nova Chemicals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoiler blowdownMach numberStack (abstract data type)Natural gasMechanicsThermodynamicsChemistryMaterials scienceInletMechanical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During a natural gas blowdown event, the flow through the blowdown stack is either sonic or supersonic at the stack exit. In this case, the temperature of the gas at the stack exit can drop significantly as the gas enthalpy is converted to kinetic energy. Depending on the initial pipeline temperature, it is possible for the gas temperature at the stack exit to drop below the minimum metal temperature specification of the stack steel grade. Traditionally in this case it is assumed that the blowdown-stack metal temperature follows the gas temperature; therefore, it would also drop below this minimum temperature. However, analogous to the decrease in the temperature of the gas as the velocity increases, the gas will increase in temperature as the velocity decreases near the wall of the stack due to the boundary layer. As such, the blowdown-stack wall temperature will not decrease to the same extent as the bulk gas temperature during the blowdown event. This phenomenon is referred to as wall temperature recovery. This paper describes the various models and methods for determining the extent of this temperature recovery via a parameter known as “recovery factor” which is a function of the flow Reynolds number, Prandtl number, Mach number, etc. These methods are evaluated and compared for several pipeline conditions, and the most suitable model is determined. It is recommended that fundamental blowdown testing on natural gas be conducted on well instrumented full-bore blowdown stack to validate the predictions by these methods.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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