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Enregistrement W2155887553 · doi:10.1115/1.4027903

Classification of Flow Patterns in Angled T-Junctions for the Evaluation of High Cycle Thermal Fatigue

2014· article· en· W2155887553 sur OpenAlexfundno aff
Shaoxiang Qian, James Frith, Naoto Kasahara

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear Engineering Thermal-Hydraulics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHabitat Conservation Trust Foundation
Mots-clésMechanicsThermalFlow (mathematics)Mixing (physics)Pressure dropComputational fluid dynamicsMaterials scienceFluid dynamicsStructural engineeringMechanical engineeringEngineeringThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperature fluctuations caused by the mixing of hot and cold streams at tee junctions may lead to high cycle thermal fatigue (HCTF) failure. It is necessary to evaluate the integrity of structures where the HCTF may occur. Therefore, the Japan Society of Mechanical Engineers (JSME) published “Guideline for Evaluation of High Cycle Thermal Fatigue of a Pipe (JSME S017),” in 2003, which provides the procedures and methods for evaluating the integrity of structures with the potential for HCTF. In JSME S017, one of the important procedures of thermal fatigue evaluation is to classify the flow patterns at tee junctions, because the degree of thermal fatigue damage is closely related to the flow pattern downstream of the mixing junction. The conventional characteristic equations for classifying flow patterns are only applicable to 90-deg tee junctions (T-junctions). However, angled tee junctions other than 90 deg (Y-junctions) are also used in chemical plants and refineries for reducing the pressure drop in the mixing zone and for weakening the force of the impingement of the branch pipe stream against the main pipe. The aim of this paper is to develop general characteristic equations applicable to both T- and Y-junctions. In this paper, general characteristic equations have been proposed based on the momentum ratio for all angles of tee junctions. Further, the validity of the proposed characteristic equations and their applicability to all angles of tee junctions have been confirmed using computational fluid dynamics (CFD) simulations. The results have also highlighted that the angle of the branch pipe has a significant effect on increasing the velocity ratio range for less damaging deflecting jet flow pattern, which is an important finding that could be used to extend the current design options for piping systems where HCTF may be a concern. In addition, categorization 3 is recommended as a more proper method for classifying flow patterns at tee junctions when evaluating the potential for thermal fatigue.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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