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Enregistrement W2511100296 · doi:10.1002/cjce.22647

Towards a unified approach for modelling uniform and non‐uniform bubbly flows

2016· article· en· W2511100296 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas Ziegenhein, Roland Rzehak, Tian Ma, Dirk Lucas

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHelmholtz-Gemeinschaft
Mots-clésTurbulenceBubbleClosure (psychology)MechanicsScale (ratio)Flow (mathematics)Euler's formulaStatistical physicsWork (physics)Set (abstract data type)Closure problemPhysicsK-epsilon turbulence modelMathematicsComputer scienceThermodynamicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An important ingredient of closure relations for the Euler‐Euler two‐fluid model is the description of turbulent fluctuations. Models proposed in the literature disagree concerning the treatment of such on all scales. The large‐scale fluctuation structures as well as the bubble‐induced turbulence might be neglected, resolved, and/or modelled respectively in different ways. Each treatment has been demonstrated to work for a certain application but a unified perspective is lacking so far. To this end a set of closure relations for the fluid dynamics of bubbly flow has been collected that represents the best available knowledge and may serve as a baseline for further improvements and extensions. This model comprises a set of bubble forces as well as a turbulence model including turbulence modification due to the bubbles and has been successfully validated for bubbly flows in pipes and bubble columns. Here it is applied to two sets of data representing non‐uniform and uniform flows in bubble columns which are dominated by large‐scale fluctuations and bubble‐induced turbulence respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,159 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations57
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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