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Enregistrement W2162003406 · doi:10.1115/1.4003855

Liquid Turbulence Kinetic Energy Budget of Co-Current Bubbly Flow in a Large Diameter Vertical Pipe

2011· article· en· W2162003406 sur OpenAlexaff
M.E. Shawkat, C.Y. Ching

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceTurbulence kinetic energyDissipationK-omega turbulence modelMechanicsK-epsilon turbulence modelKinetic energyDragTurbulence modelingBubbleEnergy budgetPhysicsThermodynamicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The liquid turbulence kinetic energy transfer between the liquid and gas phases was investigated for upward air-water bubbly flow in a 200 mm diameter pipe. The liquid and gas axial momentum equations were analyzed to estimate the interfacial drag from experimental measurements, and hence the liquid turbulence production due to the relative velocity of the bubbles. The liquid turbulence production due to the bubbles was significantly higher than that due to the liquid shear. The liquid turbulence kinetic energy budget indicates that the turbulence production due to the bubbles is approximately balanced by the viscous dissipation, estimated assuming an isotropic turbulence structure, with negligible dissipation due to the bubbles. The liquid turbulence kinetic energy spectra showed an addition of energy at length scales in the range corresponding to the bubble diameter. A model for the turbulence energy production spectra due to the bubbles is proposed and used to investigate the spectral turbulence energy budget. The model indicates that when there is a liquid turbulence augmentation, most of the production occurs in the low wave number range with only a small overlap with the viscous dissipation region. In the case of a turbulence suppression, most of the bubble production occurs in the same wave number range as the viscous dissipation.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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'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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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