LIQUID JET TRAJECTORY IN A SUBSONIC GASEOUS CROSS-FLOW: AN ANALYSIS OF PUBLISHED CORRELATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Liquid jet penetration/trajectory in a gaseous subsonic cross-flow has been studied extensively. Numerous correlations were proposed to predict the penetration of a liquid jet in a gaseous cross-flow. However, there are considerable inconsistencies between these correlations that negatively affect the reliability of this wealth of data. Therefore the objective of the present study was to address this issue. To do so, published correlations were grouped/categorized based on jet liquid type and ambient conditions of cross-flow. This resulted in four groups: (1) water jet in a cross-flow at room conditions, (2) liquid (excluding water) jet in a cross-flow at room conditions; (3) liquid (including water) jet in a cross-flow at room temperature and elevated pressure (i.e., P = 1−20 bar), and (4) liquid (including water) jet in a cross-flow at elevated pressure and temperature conditions (i.e., P = 1−20 bar and T = 280−650 K). A thorough analysis of published correlations in each group was carried out based on the most influencing factors/parameters. For instance, gas (cross-flow) Weber number has a significant effect on a liquid jet trajectory at low We, whereas it has a negligible effect at high We. A liquid jet with high viscosity and surface tension exhibited a trajectory closer to the wall. An increase in cross-flow temperature and pressure yielded a decrease in jet penetration height at a fixed momentum flux ratio and Weber number. On the basis of these analyses, a universal correlation form was developed to predict the penetration (or trajectory) of a liquid jet in a subsonic cross-flow. Finally, it should be noted that only jets issuing from injectors/nozzles with rounded exit circular orifices were considered in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».