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Enregistrement W2111915449 · doi:10.1002/cjce.5450820210

Some Characteristics of Stirred Vessel Flows of Dilute Polymer Solutions Powered by a Hyperboloid Impeller

2004· article· en· W2111915449 sur OpenAlexvenueno aff
Adélio M. S. Cavadas, F.T. Pinho

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperboloidImpellerAgitatorXanthan gumMechanicsViscoelasticityShear thinningNewtonian fluidReynolds numberNon-Newtonian fluidTurbulenceGuar gumWeissenberg numberElasticity (physics)ViscosityMaterials scienceRheologyThermodynamicsChemistryPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Measurements of the power consumption and mean and turbulent velocities in the wall jet of a stirred vessel flow, powered by a hyperboloid impeller, were carried out. The fluids were aqueous solutions of tylose, CMC and xanthan gum (XG), at weight concentrations ranging from 0.1% to 0.6%, which exhibited varying degrees of shear‐thinning and viscoelasticity. The hyperboloid impeller parameter k of Metzner and Otto (1957) was found to be equal to 27.2 ±4. In the Reynolds number range of 10 3 to 3 × 10 4 the mixing power was reduced for all non‐Newtonian fluids, but never by more than 13%. The flows of the 0.2% CMC and 0.2% XG solutions were found to be less turbulent than those of water, especially for the latter fluid where a reduction in axial rms in excess of 50% was found in the wall jet. This was attributed to elasticity effects and especially to the high zero shear viscosity of the latter fluid.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,515

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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