Analytical Upper Limit of Drag Reduction With Polymer Additives in Turbulent Pipe Flow
Notice bibliographique
Résumé
Flow drag reduction induced by chemical additives, more commonly called drag-reducing agents (DRAs), has been studied for many years, but few studies can manifest the mechanism of this phenomenon. In this paper, a new mathematical model is proposed to predict the upper limit of drag reduction with polymer DRAs in a turbulent pipe flow. The model is based on the classic finitely extensible nonlinear elastic-Peterlin (FENE-P) theory, with the assumption that all vortex structures disappear in the turbulent flow, i.e., complete laminarization is achieved. With this model, the maximum drag reduction by a DRA at a given concentration can be predicted directly with several parameters, i.e., bulk velocity of the fluid, pipe size, and relaxation time of the DRA. Besides, this model indicates that both viscosity and elasticity contribute to the drag reduction: before a critical concentration, both viscosity and elasticity affect the drag reduction positively; after this critical concentration, elasticity still works as before but viscosity affects drag reduction negatively. This study also proposes a correlation format between drag reduction measured in a rheometer and that estimated in a pipeline. This provides a convenient way of pipeline drag reduction estimation with viscosity and modulus of the fluids that can be easily measured in a rheometer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».