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Enregistrement W2615634084 · doi:10.1002/cjce.22899

Development of helical coil based fluidic diode pump for liquid pumping

2017· article· en· W2615634084 sur OpenAlexvenueno aff
Balamurugan Manavalan, Shekhar Kumar, Kamachi U. Mudali, Jyeshtharaj B. Joshi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluidicsElectromagnetic coilMaterials scienceMechanical engineeringLaminar flowPressure dropInjectorMechanicsEngineeringElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main selection criterion for pumps in reprocessing applications is the absence of any moving parts or the moving parts not having any direct contact with the process fluid. There are different types of fluidic pumps such as vortex diode, reverse flow diode, etc. In this work, a new design of helical coil fluidic pump has been developed and demonstrated. Helical coils are widely used in process industries as heat exchangers, reactors, motionless mixers, etc. It is for the first time that the authors are proposing the use of helical coil as a fluidic pump based on its inherent property of high pressure drop as compared to a straight tube. The main objective of this work is to develop an alternate pumping system for reprocessing applications to replace the conventional air lift pump. The helical coil based fluidic diode pump was made up of SS 304 seamless pipe (pipe inner diameter is 9.5 mm) with a 36 mm diameter of helical coil and pitch of 14 mm. In this work, friction factor for the given helical coil was measured from pressure drop experiments. This information was also useful for understanding the transition of the laminar to turbulent region. In order to propose the operating region, the pumping capacity was measured for the helical coil based fluidic pump at different operating conditions. Experimental results show that the proposed hardware is able to pump up to 54 dm3/h. Recommendations have been made for proposing an optimum design.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
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