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Enregistrement W2161200914 · doi:10.1002/aic.14309

Effect of mixer geometry and operating conditions on flow mixing of shear thinning fluids with yield stress

2013· article· en· W2161200914 sur OpenAlexaff
Jaime Sossa‐Echeverria, Fariborz Taghipour

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpellerMechanicsParticle image velocimetrySlip factorMixing (physics)Shear thinningShear stressMaterials scienceFlow (mathematics)Newtonian fluidNon-Newtonian fluidAxial compressorTurbulenceRheologyGeometryMechanical engineeringEngineeringPhysicsComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flow mixing of a non‐Newtonian fluid in a stirred tank equipped with a side‐entry impeller was observed using particle image velocimetry (PIV). The effects of some geometrical parameters including the mixer shape and impeller type and position on the flow pattern were studied on velocity fields obtained at different locations inside the mixing domain. The different flow structures revealed that the ratio of inertial and viscous forces largely defines the flow pattern. Dead zones were observed inside the tank due to the rheological properties of the fluid. The size of the dynamic regions and the average velocity near the impeller were enhanced by increasing the suction area. Likewise, large pitch ratios were found to improve the active mixing zone and the axial discharge. Curves for the power and pumping numbers are reported for different axial flow impellers. © 2013 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 60: 1156–1167, 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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,358

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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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