MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2098428516 · doi:10.1002/aic.14599

CFD modeling of LPG vessels under fire exposure conditions

2014· article· en· W2098428516 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsVaporizationStratification (seeds)FluentHeat transferPressure vesselLiquefied petroleum gasMechanicsNuclear engineeringEnvironmental scienceMass transferPetroleum engineeringChemistryEngineeringMechanical engineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire exposure of tanks used for the storage and transportation of liquefied gases under pressure may cause complex heat‐ and mass‐transfer phenomena that may contribute to compromise the integrity of the vessels in accident scenarios. Heat transfer through vessel lading results in the heat‐up of the internal fluid and the increase of vessel internal pressure. However, local temperature gradients in the liquid phase cause liquid stratification phenomena that result in a more rapid vaporization and pressure build‐up in the liquid phase. These fundamental phenomena were analyzed by a computational fluid dynamic model. The model was specifically focused on the early steps of vessel heat‐up, when liquid stratification plays a relevant role in determining the vessel internal pressure. A two‐dimensional transient simulation was set up using ANSYS FLUENT in order to predict the evolution of the liquid and vapor phases during the tank heat up. The model was validated against large scale experimental data available for liquefied petroleum gas vessels exposed to hydrocarbon fires, and was applied to case studies derived from recent accidental events in order to assess the expected time of pressure build‐up in different fire scenarios. © 2014 American Institute of Chemical Engineers AIChE J 60: 4292–4305, 2014

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.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,388

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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