MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2334920967 · doi:10.1021/ie301860u

Two-Phase Flow in Microchannels: The Case of Binary Mixtures

2012· article· en· W2334920967 sur OpenAlexafffund
Shahnawaz Molla, Dmitry Eskin, Farshid Mostowfi

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésPressure dropBubbleBubble pointTwo-phase flowSlug flowPorosityMechanicsPressure gradientThermodynamicsMaterials scienceFlow (mathematics)Multiphase flowChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pressure measurements for segmented gas–liquid flows revealed a constant pressure gradient when the gas phase gradually expanded along the channel due to a substantial pressure drop (1500–1600 kPa). The segmented flow was formed by miscible gas and liquid hydrocarbons. A fully saturated liquid (pressurized liquid with dissolved gas) near the bubble point was introduced to the channel. Gas bubbles emerged from the liquid phase due to a reduction in local pressure when the fluid traveled through the channel. The gas phase expanded from nearly 0% up to 70% void fraction as the segmented flow accelerated along the channel. A novel, nonintrusive, in situ pressure measurement was used to accurately determine the pressure profile in the channel. To measure the void fraction and local velocity throughout the channel, a high-speed imaging technique was used. Finally, five different available models were used to describe the experimental results. The models considered the liberation of the gas phase from the saturated liquid as well as the subsequent variations in viscosity using a thermodynamic model.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,265 · 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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial & Engineering Chemistry ResearchMême sujetHeat Transfer and Boiling StudiesTravaux en français237 207