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Enregistrement W2893409195 · doi:10.1115/omae2018-77321

Experimental Investigation of Flow Field Past a Spherical Particle Settling in Viscoelastic Fluids Using Particle Image Velocimetry Technique

2018· article· en· W2893409195 sur OpenAlexafffund
Sumanth Kumar Arnipally, Majid Bizhani, Ergün Kuru

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSettlingViscoelasticityParticle image velocimetryMechanicsElasticity (physics)Materials scienceViscosityRheologyPhysicsComposite materialThermodynamicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental investigation of flow field past a spherical particle settling in viscoelastic fluids using particle image shadowgraphy techniques studies have shown that the settling velocity of particles in viscoelastic fluids decreased significantly with the increasing elasticity of the fluids. However, our understanding of how and why the change in fluid elasticity influences the particle settling velocity are not yet fully developed. An experimental study, therefore, has been conducted to understand the reasons behind why the settling velocity of the particles decrease with the increasing fluid elasticity. The main objectives were: (i) to investigate the fluid flow field behind the settling particle by using particle image velocity (PIV) technique; (ii) to understand the changes caused by the elasticity of the fluid on the flow field past the settling particle; (iii) more specifically, to determine how the fluid velocity profile and the resultant drag forces acting on the settling particle change with the increasing fluid elasticity. Two different viscoelastic fluids were formulated by mixing 3 grades of HPAM polymer (MWs: 500,000; 8,000,000; 20,000,000; concentrations: 0.09% and 0.1%wt). The fluids were designed to have almost identical shear viscosity but significantly different elastic properties. The shear viscosity and elasticity of the fluids were determined by performing shear viscosity and frequency sweep oscillatory measurements, respectively. The settling velocities of the spherical particles in viscoelastic polymer fluids were measured by using particle image shadowgraph technique. The fluid flow field behind the settling particle was determined by using the PIV technique. Results of the PIV measurements demonstrated that negative wakes were present in viscoelastic fluids. The stagnation point (i.e. the point where the velocity becomes zero and above that the fluid starts moving in the direction opposite to the particle movement) was closer to the particle settling in the higher elasticity fluid than that in the lower elasticity fluid. The velocity of the fluid in the recirculation region was higher for the flow of the fluid with higher elasticity. The presence of negative wakes having fast moving fluid in the reverse direction near the settling particle possibly creates an additional drag force (acting on the particle in the direction opposite the particle movement), which would eventually slow down the settling particle. Knowledge of the settling behavior of particles is indispensable to design and optimize numerous industrial operations such as cuttings transport in oil and gas well drilling and proppant transport in hydraulic fracturing. In this study, by conducting experiments under controlled conditions, we were able to show how the change in fluid elasticity influenced the particle settling velocity. The results from this fundamental study can be used for development of optimum drilling and fracturing fluid formulations for effective transport of cuttings and proppants.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,397

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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