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Enregistrement W2634858055 · doi:10.1299/jsmeicone.2015.23._icone23-2_65

ICONE23-2168 ON THE MODELING OF GAS FLOW THROUGH POROUS COMPRESSION PACKINGS USED IN VALVE STUFFING-BOXES

2015· article· en· W2634858055 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Structural Analysis Methods
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeakCompression (physics)PorosityVolumetric flow rateMaterials sciencePorous mediumMechanicsNuclear engineeringPetroleum engineeringComposite materialEnvironmental scienceEngineeringEnvironmental engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predicting leak rate through porous compression packing rings is a significant challenge for the design of packed stuffing boxes. Although few studies have been conducted to predict the leak rate through these seals, there is no comprehensive standard procedure to be used to design compression packings for a maximum tolerated leak for a given application. With the ubiquitous use of the yarned packing rings and the strict regulations on fugitive emissions and the new environment protection laws quantification of leak rate through yarned stuffing boxes becomes more than necessary and a tightness criteria based design procedure must be developed. In this study a new approach to predict leak rate through compression packing rings has been developed. It is based on Darcy's model to which Klinkenberg slip effect is incorporated. The predicted leak rates are compared to those measured experimentally using two different graphite-based packing rings subjected to different compression levels and pressures. A good agreement is found between the predicted and the measured leak rates which illustrates the validity of the developed 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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,192 · 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