MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2315027382 · doi:10.3390/e18040113

Second Law Analysis of Adiabatic and Non-Adiabatic Pipeline Flows of Unstable and Surfactant-Stabilized Emulsions

2016· article· en· W2315027382 sur OpenAlexafffund
Rajinder Pal

Notice bibliographique

RevueEntropy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPulmonary surfactantAdiabatic processEmulsionLaminar flowTurbulenceMaterials scienceThermodynamicsChemistryPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entropy generation, and hence exergy destruction, in adiabatic flow of unstable and surfactant-stabilized emulsions was investigated experimentally in different diameter pipes. Four types of emulsion systems are investigated covering a broad range of the dispersed-phase concentration: (a) unstable oil-in-water (O/W) emulsions without surfactant; (b) surfactant-stabilized O/W emulsions; (c) unstable water-in-oil (W/O) emulsions without surfactant; and (d) surfactant-stabilized W/O emulsions. The entropy generation rate per unit pipe length is affected by the type of the emulsion as well as its stability. Unstable emulsions without any surfactant present at the interface generate less entropy in the turbulent regime as compared with the surfactant-stabilized emulsions of the same viscosity and density. The effect of surfactant is particularly severe in the case of W/O emulsions. In the turbulent regime, the rate of entropy generation in unstable W/O emulsions is much lower in comparison with that observed in the stable W/O emulsions. A significant delay in the transition from laminar to turbulent regime is also observed in the case of unstable W/O emulsion. Finally, the analysis and simulation results are presented on non-adiabatic pipeline flow of emulsions.

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 enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEntropyMême sujetRheology and Fluid Dynamics StudiesTravaux en français237 207