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Enregistrement W2219264440 · doi:10.1115/omae2015-42257

Experimental and Numerical Investigations of Bubble Dynamics in Porous and Non-Porous Media

2015· article· en· W2219264440 sur OpenAlexafffund
Mohammad Azizur Rahman, Stephen Butt, Jahrul Alam, M. Shahwan, M. L. Hunt, Syed Imtiaz

Notice bibliographique

RevueVolume 10: Petroleum Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBubblePorosityPorous mediumMechanicsComputational fluid dynamicsCoalescence (physics)BreakupMaterials scienceBubble pointMultiphase flowPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study an experimental work is conducted to investigate the shape and speed of an air bubble in a pipe filled with different viscous fluids and porous media. The experimental results are also compared with the Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation. Multiphase flows are complex due to the infinitely deformable nature of interface in gas/liquid flows. If one of the phases is gas acts as dispersed phase in the form of bubble, then the complexity will arise from the non-uniform distribution of bubbles in the pipe cross-section and axial distance. Inclusion of different viscous fluids simulating the industrial scale hydrocarbon properties brings added challenge in understating the bubble rise, coalescence and breakup dynamics. Moreover, bubble rise and change of shape of bubble in porous media will bring additional complexity in the flow dynamics. The pipe used in the experiment and CFD was 11.6 cm ID and a length of 100 cm. Three situations were tested: i) an air bubble rising in stagnant water, ii) an air bubble rising in moving water, and iii) an air bubble rising in a stagnant water but filled with porous media with porosity of 27%. Preliminary CFD results indicate that an air bubble has an average velocity of 0.2468 m/s and 0.2524 m/s in stagnant water and moving water, respectively, which is very close to experimental results.

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 enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,664

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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