Numerical Simulation for Prediction of Wetness Content in Wet Steam for Convergent - Divergent Nozzle
Notice bibliographique
Résumé
This research is to find a wetness using the (laser beam) optical Forward Scattering Method (F.S.M.) which is applicable to calculate the wetness in a convergent-divergent De-Laval steam nozzle operating (1.3 Mach number) which may be works at wet steam with pressure (1) bar and temperature (373) K .The light source of He-Ne laser of wave light (λ=0.632) µm was used to prediction the wetness in nozzle a wet steam flow. Both droplet diameter of water (Dr) and relation of intensity of light S= / are assumed to be (Dr=10,30,50,70,100 µm) and (S = 0.9,.0.8,0.7,0.6,0.5 ) respectively. From the relation of light intensity pattern of many diameter droplet of water (Dr) and different droplet size distribution N (Dr), the MATLAB program can calculate the light attenuation coefficient (Ks) consequently. The increase of the droplet size distribution, N (Dr), leads to decrease the values of (S) and (Ks). The increase of the droplet diameter causes increase of the scattered light, and the minimum value of scattering light is with (Dr= 10µm) for the tested samples. The wetness of steam (yₒ) = (1,3,557,10) % ,which depend on the [Dr, N(Dr)] in the scattered zone can be determined easily by the MATLAB program. The radius of droplet water in two – phase can be adversely calculated by using the research output that then the concentrations or wetness is previously specified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».