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Enregistrement W2515753486 · doi:10.1002/cjce.22662

Experimental study on turbulence properties in the dual nozzle opposed impinging stream mixer

2016· article· en· W2515753486 sur OpenAlexvenueno aff
Jianwei Zhang, Junjie Yan, Xin Dong, Panlong Shang, Ying Feng

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Liaoning ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTurbulence kinetic energyNozzleTurbulenceMechanicsInletMixing (physics)Intensity (physics)TuyereStagnation temperatureKinetic energyMaterials scienceStagnation pressurePhysicsOpticsStagnation pointMach numberThermodynamicsClassical mechanicsMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impinging stream reactor currently under study, especially in processes of fluid mixing, is employed in a variety of applications that include pharmaceuticals, petroleum, and provisions. The distributions of three‐dimensional velocity fluctuation in the dual nozzle opposed impinging stream mixer were measured experimentally using laser Doppler velocimetry (LDV). The results showed that stagnation points were in proximity of the line of z = 0 under experimental conditions, but the exact positions of these stagnation points shifted with different nozzle diameters, nozzle spacing, and inlet flow rates. The distributions of RMS velocity and turbulent kinetic energy were similar in the same operating condition, but turbulence intensity changed obviously on the z axis ranging from −10 mm to 30 mm, in which region turbulence was intense and the large turbulence intensity was advantageous to mixing. The RMS velocity was influenced obviously by changing distance between nozzles, the turbulence intensity was affected greatly by the nozzle diameters, and the region of high turbulent kinetic energy which was beneficial to mixing was enlarged by increasing inlet flow rates.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,304

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,177 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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