Flow characteristics and wear prediction of Herschel‐Bulkley non‐Newtonian paste backfill in pipe elbows
Notice bibliographique
Résumé
Backfill process has become standard practice in mining industry where the backfill slurry is transported from surface to underground via a pipeline system. Paste backfill is one of the types of backfill slurries which in recent years has gained popularity due to its reduced water content, fast solidification time, and environmentally friendly reputation. However, wear and erosion of the pipe have been a major issue in some paste backfill pipeline operations. Paste backfill behaves as a non‐Newtonian fluid and can be modelled as a Herschel‐Bulkley fluid. To better understand the flow behaviour and wear rate of paste backfill in underground pipeline systems, experimental and numerical studies were carried out. The former focuses on the slump test and L‐pipe flow test to characterize paste backfill properties, while the latter aims to develop a three‐dimensional mathematical model to evaluate flow and wear characteristics in pipe elbows. To ensure robust and accurate solutions, the model was verified with analytical solutions and validated against experimental data. The numerical results suggest that elbow design and paste backfill property significantly affect secondary flow generation which is further reflected in the pipe wear rate. Thicker paste backfill slurry flowing in the 5D elbow yields the lowest wear rate which is beneficial for practical application, albeit it comes at a higher pressure drop.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».