CFD Methodology to Determine the Hydrodynamic Roughness of a Surface with Application to Viscous Oil Coatings
Notice bibliographique
Résumé
Water-lubricated pipe flow technology is an economic alternative for the long-distance transportation of viscous oils, such as heavy oil and bitumen. In the industrial-scale application of this technology, a thin oil film is always observed to coat the pipe wall. The natural process of wall coating during the lubrication is often referred to as wall fouling. A wall-fouling layer produces ultrahigh values of hydrodynamic roughness (∼1 mm), which have not been studied sufficiently to date. In this work, the hydrodynamic effects of a viscous wall-coating layer were experimentally investigated. A customized flow cell was used for the purpose. The equivalent sand grain (hydrodynamic) roughness was determined using a methodology involving computational fluid dynamics (CFD) simulations. The hydrodynamic roughness was also determined from the measured topology (physical roughness) of the surface. Additional verification of the method was obtained by applying it to analyze the hydrodynamic roughness produced by sandpapers and biofouling layers. The primary outcome of the present study is the validation and application of a CFD-based methodology to quantify the hydrodynamic roughness produced by any surface, including viscous oil coatings and biofouled surfaces. Additionally, it has been shown that the hydrodynamic roughness of a viscous oil coating, for the range of conditions tested here, is much more dependent on the coating thickness than on the Reynolds number. This has significant implications for the modeling of lubricated pipeline flows involving heavy oil and water.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».