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Enregistrement W2616695922 · doi:10.1115/1.4036728

The Effect of Naturally Developing Roughness on the Mass Transfer in Pipes Under Different Reynolds Numbers

2017· article· en· W2616695922 sur OpenAlexaff
D. Wang, D. Ewing, C.Y. Ching

Notice bibliographique

RevueJournal of Heat Transfer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlow Measurement and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReynolds numberMass transferSherwood numberDissolutionSurface roughnessMaterials scienceSurface finishMechanicsRange (aeronautics)GypsumAnalytical Chemistry (journal)Composite materialChemistryPhysicsChromatographyTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The local mass transfer over dissolving surfaces was measured at pipe Reynolds number of 50,000, 100,000, and 200,000. Tests were run at multiple time periods for each Reynolds number using 203 mm diameter test sections that had gypsum linings dissolving to water in a closed flow loop at a Schmidt number of 1200. The local mass transfer was calculated from the decrease in thickness of the gypsum lining that was measured using X-ray-computed tomography (CT) scans. The range of Sherwood numbers for the developing roughness in the pipe was in good agreement with the previous studies. The mass transfer enhancement (Sh/Shs) was dependent on both the height (ep−v) and spacing (λstr) of the roughness scallops. For the developing roughness, two periods of mass transfer were present: (i) an initial period of rapid increase in enhancement when the density of scallops increases till the surface is spatially saturated with the scallops and (ii) a slower period of increase in enhancement beyond this point, where the streamwise spacing is approximately constant, and the roughness height grows more rapidly. The mass transfer enhancement was found to correlate well with the parameter (ep−v/λstr)0.2, with a weak dependence on Reynolds number.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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