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Enregistrement W2900902947 · doi:10.1002/cjce.23391

Understanding the Influence of Rheological Properties of Shear‐Thinning Liquids on Segmented Flow in Microchannel using CLSVOF Based CFD Model

2018· article· en· W2900902947 sur OpenAlexvenueno aff
Somasekhara Goud Sontti, Pankaj G. Pallewar, Amritendu Bhuson Ghosh

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésMicrochannelMechanicsSlug flowPressure dropShear thinningBubbleSurface tensionMaterials scienceVolume of fluid methodTwo-phase flowThermodynamicsChemistryWork (physics)Flow (mathematics)RheologyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, two phase gas‐shear‐thinning liquid flow in a square microchannel is numerically investigated using the coupled level set and volume of fluid (CLSVOF) methods. A systematic investigation is carried out to explore the influence of polyacrylamide (PAM) concentration, surface tension, velocity ratios, and contact angle on the gas slug length, volume, unit cell length, and pressure drop. Three different concentrations of PAM solutions, which exhibit shear‐thinning behaviour are considered as the continuous phase. Gas slug length, volume, and unit cell length decreased with increasing the PAM concentration. Velocity and non‐homogeneous viscosity distributions in the liquid slug for three different PAM concentration solutions are reported. Gas slug length decreases with an increase of the contact angle and the bubble shape change from convex to concave. This numerical work provides the fundamental insights in segmented flow formation and two‐phase flow characteristics comprising shear‐thinning liquids.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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