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Enregistrement W2340339999 · doi:10.3390/en9040293

Influence of Droplet Size on Exergy Destruction in Flow of Concentrated Non-Newtonian Emulsions

2016· article· en· W2340339999 sur OpenAlexaff
Rajinder Pal

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulsionLaminar flowMechanicsMaterials scienceShear rateNewtonian fluidVolumetric flow rateTurbulenceNon-Newtonian fluidVolume (thermodynamics)RheologyThermodynamicsChemistryComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of droplet size on exergy destruction rate in flow of highly concentrated oil-in-water emulsions was investigated experimentally in a cone and plate geometry. The oil concentration was fixed at 74.5% by volume. At this dispersed-phase (oil) concentration, two different droplet size emulsions were prepared: fine and coarse emulsions. The fine and coarse emulsions were mixed in different proportions to vary the droplet size distribution. Although the dispersed and matrix phases of the emulsions were Newtonian in nature, the emulsions exhibited a non-Newtonian (shear-thinning) behavior due to the high droplet concentration. The shear stress—shear rate data of the emulsions could be described adequately by a power law model. At low shear rates, the exergy destruction rate per unit volume of emulsion exhibited a minimum at a fine emulsion proportion of 35%. The results from the cone and plate geometry were used to simulate exergy loss in pipeline flow of emulsions. The pumping of emulsions becomes more efficient thermodynamically upon mixing of fine and coarse emulsions provided that the flow regime is maintained to be laminar and that the Reynolds number is kept at a low to moderate value. In the turbulent regime, the exergy loss generally increases upon mixing the fine and coarse 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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,229

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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