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Enregistrement W2797332184 · doi:10.7939/r3xw4893h

CFD Modelling of Laminar, Open-Channel Flows of Non-Newtonian Slurries

2017· article· en· W2797332184 sur OpenAlexaboutno aff
Montilla Pérez

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaminar flowComputational fluid dynamicsSlurryMechanicsChannel (broadcasting)Environmental scienceMarine engineeringEngineeringPhysicsEnvironmental engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current oil sands mining and bitumen extraction methods produce a significant amount of tailings. Recent legislation in Alberta aims to guarantee operators treat their tailings and reclaim them 10 years after the end of mine life. Since 2012, oil sand companies have spent more than $1.3 billion in developing technologies to improve environmental performance and provide more sustainable operations. Generally, tailings are dewatered, and the solids concentration increases affecting the rheological properties of the mixtures. They can exhibit non-Newtonian, viscoplastic, and in some cases time-dependent behaviour which make them challenging to model. In this study, the behaviour of these clay-water-sand mixtures is studied using a commercially available CFD (Computational Fluids Dynamics) package. To achieve this, the physics of the laminar, open-channel flow of coarse particles suspended in a non-Newtonian fluid are broken down into smaller, less complex cases, to progressively validate the predictions of the CFD package. In all cases, the simulation results were compared with available experimental data. First, the laminar, open-channel flow non-Newtonian fluids is studied. The simulation results were able to predict the depth of flow, velocity field, and wall shear stress accurately. Next, fluid-particle systems are modelled in a way some mechanisms can be studied separately: shear-induced migration was studied and the simulated particle volume fraction and velocity profiles were in agreement with the experimental data. The model is unable to predict a depletion of the particle volume fraction at the wall as the experiments did. Single-particle settling in viscoplastic studied was also modelled using two available drag correlations and the particle settling velocity results were in good agreement when an equivalent Newtonian viscosity approach was used. The modelling of laminar pipeline transport of settling slurries captured the overall behaviour of the experiments; however, the CFD solver struggled with stability when the maximum particle packing concentration was approached anywhere in the flow domain. Finally, the knowledge gathered from previous modelling cases was used to study the laminar, open-channel flow of coarse particles in non-Newtonian suspension. The model developed in this study was able to predict the settling of coarse particles when compared with experimental data. It was found that particles settle predominantly in the sheared zone where they form a stationary bed, as also indicated by the velocity profiles. In addition, a parametric study was performed to determine which flow parameters and rheological properties have a significant impact on the transport of coarse particles suspended in a non-Newtonian carrier fluid. The simulation results showed that the flow rate, mixture density, and bulk particle volume fraction are the most impactful parameters in hindering coarse particle settling. The variation of the mixture yield stress had no significant effect on coarse particle settling. An increase in particle diameter had an increasing effect on particle settling. Replacing the semi-circular channel geometry by an equivalent rectangular channel increased the size the depth the settled bed. The model presented in this study can be used to evaluate multiple conditions and for scaling purposes, or to enable the selection of a limited experimental matrix.

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 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)0,000
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,160 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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