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Enregistrement W2202946801 · doi:10.1002/cjce.22377

Rheological behaviour of oil and water emulsions and their flow characterization in horizontal pipes

2015· article· en· W2202946801 sur OpenAlexvenueno aff
Jian Zhang, Jing‐yu Xu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésRheometerRheologyMaterials scienceShear rateLaminar flowComposite materialSauter mean diameterReynolds numberMechanicsThermodynamicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, the rheological behaviour of oil and water emulsions and their flow characterization were studied using a Haake RS6000 rheometer and a lab scale flow loop. The rheological properties of the synthetic emulsions were investigated at oil volume fractions from 0.1–1.0 L/L and shear rates from 0.001–1000 s −1 at a system temperature of 20 °C. The emulsions flow, formed by the SMV static mixer installed before the test section, was observed in the 2‐m long horizontal pipes with 25 and 50 mm inner diameters at different mixture flow rates from 0.01–7.00 m 3 /h. A comparison between rheological measurements and laminar flow data shows that the values of the Sauter mean droplet diameters formed by the SMV static mixer are approximately one order of magnitude bigger than those measured by the rheometer. For oil‐in‐water emulsions with low oil content, the stress‐strain relationships obtained in the rheometer are more suitable for predicting the transport characteristics of the emulsions with a large pipe diameter than those with a small pipe diameter. In addition, the phase inversion points in the pipe flow are closer to those measured at high shear rates in the rheometer. Therefore, the apparent viscosity obtained by the rheology measurements at high shear rates could be introduced for accurate calculations of the mixture Reynolds number and the friction factor in emulsions flow.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,269

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,171 · 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'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

Citations31
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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