MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2777293346 · doi:10.1063/1.5018523

CFD simulation of slurry flow in annular pipelines

2017· article· en· W2777293346 sur OpenAlexaff
Rasel A. Sultan, Mohammad Azizur Rahman, Sayeed Rushd, Sohrab Zendehboudi

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCyclone Separators and Fluid Dynamics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlurryPressure dropMechanicsTurbulenceMaterials scienceComputational fluid dynamicsPressure gradientFlow (mathematics)Reynolds numberComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-dimensional CFD modeling of two-phase slurry flows is demonstrated in this paper. The flow domain consists of a vertically oriented annular pipe with outer and inner diameter of 0.125 m and 0.025 m, respectively. A mixture velocity range of 0.0738–0.197 m/s and overall volumetric concentration range of 0.8%–1.8% with 0.23 mm grain size (dp) are used for the simulation. Eulerian model with Reynolds Stress Model (RSM) for turbulence closure is adopted to analyze the monodispersed sand particles of varying granular diameters. The objective of this work is to study the slurry flow using CFD simulation and validating the simulation with experimental studies available in the literature. The simulated pressure losses are found to be in good agreement with experimental results at different conditions. Pressure drop per meter or pressure gradient increases with flow velocity of mixture but after a peak point pressure gradient decreases with the increasing velocity. These phenomena in vertical annular flow and its reasons are described in this paper. Effects of efflux solid concentration of slurry on pressure gradient is also studied.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIP conference proceedingsMême sujetCyclone Separators and Fluid DynamicsTravaux en français237 207