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Enregistrement W2811339020 · doi:10.1002/cjce.23377

Flow, mixing, and heat transfer in fluidic oscillators

2018· article· en· W2811339020 sur OpenAlexvenueno aff
Chirag M. Khalde, Ajinkya Pandit, Jitendra S. Sangwai, Vivek V. Ranade

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMixing (physics)FluidicsReynolds numberHeat transferMechanicsFlow (mathematics)Mechanical engineeringWork (physics)Fluid dynamicsMicromixingMaterials scienceMicrofluidicsComputer scienceTurbulencePhysicsEngineeringAerospace engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is an increasing emphasis on process intensification and development of compact, intensified reactors and separators in recent years. Significant efforts are being made to develop such intensified reactors and separators without any moving parts. Some of the recent research studies have proven that a liquid‐liquid extractor based on the Coanda effect and feedback oscillations exhibit excellent mixing and liquid‐liquid contacting. These fluidic oscillators can potentially be used for a variety of other multiphase reactions and systems demanding enhanced mixing and heat and mass transfer. In this work, we have computationally investigated flow, mixing, and heat transfer in fluidic oscillators based on the Coanda effect. Available information on flow and mixing in fluidic oscillators was critically reviewed and key gaps in the available knowledge with respect to the design and optimization of fluidic oscillators were identified. Computational flow models were developed to characterize key flow features like unsteady flows, secondary vortices, and internal recirculation over a range of Reynolds number (Re = 90–1538) for three different oscillator designs. Systematic numerical studies were carried out to quantify different flow regimes, oscillations, and the influence of key geometric parameters on flow, mixing, and heat transfer. Simulated results were critically analyzed and are presented in the form of dimensionless numbers. The approach and results presented in this work will provide useful insights and a systematic basis for extending the applications of the Coanda‐based feedback oscillatory devices for a wide range of engineering applications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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