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Enregistrement W2094450014 · doi:10.1179/cmq.2000.39.1.113

Entrainment From A Flat Liquid-Liquid Interface

2000· article· en· W2094450014 sur OpenAlexfundno aff
M. H. I. Baird, N. V. Rama Rao, Catalina Díaz, S. W. Marcuson

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésEntrainment (biomusicology)ChemistryMineralogyMechanicsGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The entrainment of water into a stream of light mineral oil has been studied in a laboratory scale cell measuring 40×25×15 cm. Oil is continuously passed through the cell in which a stratified oil/water system is maintained. The exit flow of oil is found to entrain a small proportion of water depending on the distance z of the interface below the centre of the exit duct. In most cases the entrainment occurs when the interface is significantly below the bottom of the exit duct. The threshold interface level (zc) for entrainment has been measured for several exit duct configurations as a function of oil flow rate and compared with a hydrodynamic prediction. This threshold and the rates of entrainment are strongly affected by the configuration of the exit duct. The laboratory scale results have been discussed in relation to the entrainment of matte into slag leaving the Inco Flash Furnace. Operating recommendations have been made to reduce the losses of matte by entrainment.On a étudié l'entraînement d'eau dans un courant d'huile minérale légère. Pour ce faire, on a utilisé une cellule à l'échelle du laboratoire mesurant 40 × 25 × 15 cm. L'huile circulait continuellement à travers la cellule dans laquelle on maintenait un système stratifié huile/eau. On a trouvé que l'écoulement de sortie de l'huile entraînait une petite proportion d'eau, dépendant de la distance z de l'interface sous la ligne de centre de la conduite de sortie. Dans la plupart des cas, l'entraînement se produisait quand l'interface était située significativement au-dessous du niveau inférieur de la conduite de sortie. On a mesuré le niveau d'interface limite d'entraînement (zc), sous plusieurs configurations de la conduite de sortie, en fonction du taux d'écoulement d'huile, et on l'a comparé avec un modèle hydrodynamique. Cette limite ainsi que les taux d'entraînement étaient fortement affectés par la configuration de la conduite de sortie. On discute des résultats à l'échelle du laboratoire en relation avec l'entraînement de matte dans la scorie sortant de la fournaise “Flash” d'Inco. On fait également des recommandations d'opération afin de réduire les pertes de matte par entraînement.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0190,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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