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Enregistrement W2906701517 · doi:10.1063/1.5062156

Investigation of near-wall turbulence in relation to polymer rheology

2018· article· en· W2906701517 sur OpenAlexaff
Sadek M Ali Shaban, Madhar Sahib Azad, Japan Trivedi, Sina Ghaemi

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeissenberg numberTurbulenceDragRheologyPhysicsBoundary layerShear thinningShear ratePolymerNewtonian fluidMechanicsThermodynamicsOpticsNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental investigation was carried out to characterize the rheology of polyacrylamide solutions and its effect on the structure of a turbulent channel flow. The shear viscosity of 10 and 20 ppm solutions had similar magnitudes as that of water with a Newtonian behavior, while the 90 and 160 ppm solutions had a shear-thinning behavior. The elasticity and relaxation time of the solutions monotonously increased with an increase in polymer concentration. Pressure drop measurement at a Reynold number of 20 000 showed 25, 43, 51, and 57% drag reduction for 10, 20, 90, and 160 ppm solutions, respectively. Time-resolved planar particle image velocimetry was used to characterize the turbulent structure. The polymers were more effective in reducing the strain-rate in the buffer layer due to the larger strain rate and stretching of the polymers. This was consistent with larger values of the Weissenberg number in the buffer layer compared with the log layer. The distributions of the Weissenberg number showed two distinct distributions at the low and high drag reduction regimes. The addition of the polymers to the turbulent flow was observed to balance the local strain rate and rotation. This effect was observed in the inner layer for all polymer concentrations, while it was observed in the logarithmic layer only for the 90 and 160 ppm solutions. The power spectral density of turbulence kinetic energy in the buffer layer showed that the high frequency content was damped for the 10 and 20 ppm solutions, while a wider frequency range was attenuated at a higher polymer concentration.

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 enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,325

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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