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Enregistrement W2618125104 · doi:10.1002/cjce.22903

An experimental investigation of high‐viscosity oil‐water flow in a horizontal pipe

2017· article· en· W2618125104 sur OpenAlexvenueno aff
Jing Shi, Hameed Al‐Awadi, Hoi Yeung

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFroude numberTurbulenceMechanicsReynolds numberFlow (mathematics)Flow coefficientPipe flowTwo-phase flowMaterials scienceVolumetric flow ratePressure gradientLubricationViscosityWater flowIsothermal flowOpen-channel flowGeotechnical engineeringGeologyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental investigation on high‐viscosity oil‐water flow in a horizontal pipe (I.D. = 26 mm) has been conducted. The oil viscosity investigated varied between 3800 and 16 000 mPa · s. Flow patterns observed in experiments are presented and flow pattern maps are reported. The inversion from oil‐continuous to annular‐water‐continuous is discussed. The average pressure gradient of oil‐continuous two‐phase flow can be reduced before the inversion to annular‐water‐continuous flow due to partial lubrication from discontinuous water streams. The stable water‐lubricated flow develops at a lower input water volume fraction with increase of the superficial oil velocity. An empirical criterion for the formation of stable water‐lubricated flow was proposed in terms of the oil phase Froude number and the input water volume fraction. The friction factor of water‐lubricated flow can be one to two orders of magnitude higher than that of single‐phase water flow and has a faster decrease with increase of the Reynolds number than that of single‐phase turbulent flow. These are linked to the oil fouling on the pipe wall. Models for the prediction of the pressure gradient of core flow proposed by different authors in the literature were evaluated with the experimental data.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · 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.

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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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