Numerical Predictions of Solidification and Water Droplet Impingement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice accretion is a hazard for offshore operations on cold northern waters. Icing on vessel surfaces can be caused by a variety of phenomena, including cold air temperature, low water temperature, freezing rain, and supercooled fog, among others. A single salt water droplet's phase change behaviour after impacting on a very cold surface is numerically studied in this paper. The model used in this study solves the flow equation, composed of energy balance and the volume fraction equations. The new predictive techniques developed in this research provides important new insights on sea spray icing of arctic vessels, medium-sized fishing trawlers, and offshore structures operating in harsh offshore environments. The main objective of the study is to investigate the influence of several physical properties on droplet freezing. Important factors include liquid fraction, salinity effect, total freezing time, and rate of total heat transfer. The liquid fraction helps to understand the complete phase change behaviors by means of three distinct transition stages: fully liquid stage, mushy or transition stage, and complete ice phase. The simulated results based on salt water properties show salinity increases total freezing times. Wall heat transfer and temperature distribution help to show heat transfer rates between the droplet and object surface. Further, this research provides an important technical achievement for ice load prediction, modeling and preventation. This contribution is particularly significant for vessels and offshore petroleum industries in the Northern environment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».