Drag reduction in turbulent pipeline flow of mixed nonionic polymer and cationic surfactant systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Turbulent drag reduction behaviour of a mixed nonionic polymer/cationic surfactant system was studied in a pipeline flow loop to explore the synergistic effects of polymeric and surfactant drag reducing additives. The nonionic polymer used was polyethylene oxide (PEO) at three different concentrations (500, 1000, and 2000 ppm). The surfactant used was cationic octadecyltrimethylammonium chloride (OTAC) at concentration levels of 1000 and 2500 ppm. Sodium salicylate (NaSal) was used as a counter‐ion for the surfactant at a molar ratio of 2 (MR = Salt/OTAC = 2). Relative viscosity and surface tension were measured for different combinations of PEO and OTAC. While the relative viscosities demonstrated a week interaction between the polymer and the surfactant, the surface tension measurements exhibited negligible interaction. The pipeline results show a considerable synergistic effect, that is, the mixed polymer–surfactant system gives a significantly higher drag reduction (lower friction factors) as compared with pure polymer or pure surfactant. The addition of surfactant to the polymer always enhances drag reduction. However, the synergistic effect in mixed system is stronger at low polymer concentrations and high surfactant concentrations. © 2011 Canadian Society for Chemical Engineering
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».