Experimental Investigation of Sand Jets Passing Through Immiscible Fluids
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory experiments were conducted to study the dynamics of sand jets passing through two immiscible fluids. Different oil layer thicknesses, nozzle diameters, and sand masses were employed. Evolution of oily sand jets with time was investigated using image processing and boundary visualization techniques. Different shapes of the frontal head and trailing wave section were observed and cloud formation was classified into different categories based on Reynolds number, normalized oil layer thickness, and evolution time. It was found that the effect of Reynolds number on evolution of oily sand jets was more significant than the other parameters. Width and frontal velocity of oily sand jets were measured at different times. It was observed that oily sand jets became unstable after a distance of ten times larger than the nozzle diameter. Instability of oily sand jets caused intense spreading with a spreading rate of 0.4. The thin layer of oil encapsulated sand cluster was ruptured due to excess shear stress and caused bursting of the frontal head into a cloud of sand particles. Three different bursting mechanisms were observed and a correlation was found between the densimetric Froude number and the normalized bursting time. Data mining and boundary visualization techniques were used to model oily sand jets. Model trees were developed to classify and predict the growth of oily sand jets at different conditions. Modeling results indicated that the Model tree can predict the growth of sand jets with an uncertainty of ±8.2%, ±6.8%, and ±8.7% for width, velocity, and distance, respectively.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».