Effective Particle Size Representation for Erosion Wear in Centrifugal Pump Casings
Notice bibliographique
Résumé
For the purpose of Computational Fluid Dynamic (CFD) simulations, the broad particle size distribution (PSD) encountered in industrial slurries is classified into a discrete number of size classes. Since mono-size simulations consume much less computational time, especially in 3D simulations, it would be advantageous to determine an equivalent single particle size representation which yields the same wear distribution predictions as the multi-size simulations. This work extends the previous two-dimensional study [1], which was for a specific PSD slurry flow through three selected pumps, to determine an effective equivalent mono-size representation. The current study covers two-dimensional simulations over a wide range of pumps of varying sizes (40 pumps), 2 inlet concentrations and 4 different particle size distributions. Comparison is made between the multi-size wear prediction and different possible representative mono-size particle wear predictions. In addition, a comparison of multi-size and different mono-size results using three dimensional simulations is also shown for a typical slurry pump as a sample case to highlight that the conclusions drawn for two dimensional simulation could hold good for three dimensional simulations as well. It is observed that by using a mono-size equivalent, the computation time is 20–25% of the computation time for multi-size (6-particle) simulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».