SYNERGISTIC EFFECTS OF ANIONIC SURFACTANT AND NONIONIC POLYMER ADDITIVES ON DRAG REDUCTION
Notice bibliographique
Résumé
Turbulent drag reduction (DR) behavior of mixed nonionic polymer and anionic surfactant solutions in water was studied in a pipeline set up to explore the synergic effects of mixed additives on DR. The concentration of polymer polyethylene oxide (PEO) was varied from 0 to 2000 ppm and the concentration of surfactant sodium dodecyl sulfate (SDS) was varied from 0 to 5000 ppm. The critical aggregation concentration (CAC), where the interaction between the polymer and the surfactant begins, and the polymer saturation point (PSP), where the polymer molecules become saturated with the surfactant, were determined using electrical conductivity and surface tension measurements. As the polymer concentration was increased the CAC decreased but the PSP increased. The relative viscosity showed a remarkable increase upon the addition of surfactant to the polymer solution due to extension of polymer chains caused by the formation of micelles on the backbone of the polymer molecules. The data exhibited a considerable increase in DR in the case of mixed polymer/surfactant systems. The percent reduction in friction factor was as high as 79 when 3000 ppm or more surfactant was added to the 500 ppm polymer solution. Furthermore, the drag reduction behavior of the polymer solution changed from so-called Type A to Type B. In Type A drag reduction, a transition from laminar to turbulent regime is observed with a clear-cut onset point. In Type B drag reduction, no transition or onset point is observed; the data fall on a gradual extension of the laminar line.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».