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Enregistrement W2597011583 · doi:10.1115/1.4036266

Laminar, Radial Flow of Two Immiscible Fluids in Slender Wedge-Shaped Passages

2017· article· en· W2597011583 sur OpenAlexaff
H.M. Soliman

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesThayer School of Engineering, Dartmouth College
Mots-clésLaminar flowReynolds numberMechanicsWedge (geometry)Pressure gradientPhysicsThermodynamicsMathematicsClassical mechanicsMaterials scienceTurbulenceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Jeffery–Hamel problem for laminar, radial flow between two nonparallel plates has been extended to the case of two immiscible fluids in slender channels. The governing continuity and momentum equations were solved numerically using the fourth-order Runge–Kutta method. Solutions were obtained for air–water at standard conditions over the void-fraction range of 0.4–0.8 (due to its practical significance) and the computations were limited to conditions where unique solutions were found to exist. The void fraction, pressure gradient, wall friction coefficient, and interfacial friction coefficient are dependent on the Reynolds numbers of both fluids and the complex nature of this dependence is presented and discussed. An attempt to use a one-dimensional two-fluid model with simplified assumptions succeeded in producing a qualitatively similar form of the void-fraction dependence on the two Reynolds numbers; however, quantitatively there are significant deviations between these results and those of the complete model.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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