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Enregistrement W2495124673 · doi:10.1002/app.44191

Thermo‐responsive polymers for drag reduction in turbulent Taylor–Couette flow

2016· article· en· W2495124673 sur OpenAlexafffund
Pallavi Bhambri, Ravin Narain, Brian A. Fleck

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLower critical solution temperatureDragPolymerMaterials scienceTaylor–Couette flowAdsorptionChemical engineeringPolymerizationPolymer chemistryReynolds numberTurbulenceChemistryThermodynamicsComposite materialPhysicsOrganic chemistryCopolymerEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The addition of a small amount of high molecular weight polymer to a solvent can substantially decrease friction losses by approximately 80%. This phenomenon known as drag reduction (DR) is used extensively in oil recovery during hydraulic fracturing and in many other applications to reduce the pumping costs. However, because of long chain length, these polymers get adsorbed on the surface of reservoir, diminishing the effectiveness of fracking. In the current study, a thermo‐responsive polymer, i.e., poly(N‐isopropylacrylamide) (PNIPAM) is investigated as a drag reducing agent (DRA), which collapses reversibly above 33 °C known as lower critical solution temperature (LCST), thereby preventing it from getting adsorbed beyond this temperature. Free radical polymerization was used to synthesize the PNIPAM and a Taylor–Couette (TC) setup with a rotating inner cylinder was utilized for measuring the DR. The effect of concentration, Reynolds number ( Re ), and temperature on DR were studied and a maximum of 50% DR was observed at 400 PPM concentration. PNIPAM demonstrated significant decrease in DR beyond LCST, validating its thermo‐responsive nature that could be beneficial for DR in oil recovery or in providing a control modality to DR technologies.DR versus temperature for PNIPAM solution (500 PPM) at Re = 100,000 demonstrating responsive behavior with temperature © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2016 , 133 , 44191.

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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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