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Enregistrement W2161299585 · doi:10.1080/01457631003639059

Two-Phase Flow Modeling in Microchannels and Minichannels

2010· article· en· W2161299585 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

RevueHeat Transfer Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPressure gradientFlow (mathematics)Phase (matter)MechanicsMaterials scienceViscosityTwo-phase flowAdverse pressure gradientHomogeneousSimple (philosophy)ThermodynamicsPhysicsFlow separation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, three different methods for two-phase flow modeling in microchannels and minichannels are presented. They are effective property models for homogeneous two-phase flows, an asymptotic modeling approach for separated two-phase flow, and bounds on two-phase frictional pressure gradient. In the first method, new definitions for two-phase viscosity are proposed using a one-dimensional transport analogy between thermal conductivity of porous media and viscosity in two-phase flow. These new definitions can be used to compute the two-phase frictional pressure gradient using the homogeneous modeling approach. In the second method, a simple semitheoretical method for calculating two-phase frictional pressure gradient using asymptotic analysis is presented. Two-phase frictional pressure gradient is expressed in terms of the asymptotic single-phase frictional pressure gradients for liquid and gas flowing alone. In the final method, simple rules are developed for obtaining rational bounds for two-phase frictional pressure gradient in minichannels and microchannels. In all cases, the proposed modeling approaches are validated using the published experimental data.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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