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Enregistrement W2627007441 · doi:10.3390/app7060606

Effects of Nozzle Configuration on Rock Erosion Under a Supercritical Carbon Dioxide Jet at Various Pressures and Temperatures

2017· article· en· W2627007441 sur OpenAlexaboutno aff
Man Huang, Yong Kang, Xiaochuan Wang, Yi Hu, Deng Li, Can Cai, Feng Chen

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hubei ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNozzleSupercritical fluidJet (fluid)Volume (thermodynamics)InletErosionSupercritical carbon dioxideMaterials sciencePressure dropMechanicsWater jetDrop (telecommunication)Carbon dioxideChemistryComposite materialThermodynamicsMechanical engineeringGeologyEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The supercritical carbon dioxide (SC-CO2) jet offers many advantages over water jets in the field of oil and gas exploration and development. To take better advantage of the SC-CO2 jet, effects of nozzle configuration on rock erosion characteristics were experimentally investigated with respect to the erosion volume. A convergent nozzle and two Laval nozzles, as well as artificial cores were employed in the experiments. It was found that the Laval nozzle can enhance rock erosion ability, which largely depends on the pressure and temperature conditions. The enhancement increases with rising inlet pressure. Compared with the convergent nozzle, the Laval-1 nozzle maximally enhances the erosion volume by 10%, 21.2% and 30.3% at inlet pressures of 30, 40 and 50 MPa, respectively; while the Laval-2 nozzle maximally increases the erosion volume by 32.5%, 49.2% and 60%. Moreover, the enhancement decreases with increasing ambient pressure under constant inlet pressure or constant pressure drop. The growth of fluid temperature above the critical value can increase the enhancement. In addition, the jet from the Laval-2 nozzle with a smooth inner profile always has a greater erosion ability than that from the Laval-1 nozzle.

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 enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,498

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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