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Enregistrement W2173749361 · doi:10.1115/icnmm2006-96100

Optical Measurement of Void Fraction and Bubble Size Distributions in a Microchannel

2006· article· en· W2173749361 sur OpenAlexaff
Hideo Ide, Ryuji Kimura, Masahiro Kawaji

Notice bibliographique

RevueASME 4th International Conference on Nanochannels, Microchannels, and Minichannels, Parts A and B · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrochannelSpark plugBubbleSuperficial velocityPorosityMaterials scienceTwo-phase flowPlug flowOpticsPorous mediumMechanicsAnalytical Chemistry (journal)Flow (mathematics)ChemistryComposite materialThermodynamicsPhysicsChromatographyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An optical measurement system was developed to investigate gas-liquid two-phase flow characteristics in a circular microchannel of 100 μm diameter. By using multiple optical fibers and infrared photodiodes, void fraction and gas plug and liquid plug lengths, and their velocities were measured successfully. The probes responded to the passage of gas and liquid phases through the microchannel adequately so that the time-average void fraction could be obtained from the time fraction for each phase. Also, by cross-correlating the signals from two neighboring probes, the interface velocity representing gas plug velocity or ring-film propagation velocity depending on the flow pattern could be computed. Within the ranges of superficial gas and liquid velocities covered in the experiments (jL = 0.2∼0.4 m/s and jG = 0 ∼ 5 m/s), the gas plug length was found to increase with the increasing superficial gas velocity, but the liquid plug length was found to decrease sharply as the superficial gas velocity was increased, so that the total length of the gas-liquid plug unit decreased with the superficial gas velocity.

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 savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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