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Enregistrement W2948717843 · doi:10.3390/fluids4020103

Teaching Fluid Mechanics and Thermodynamics Simultaneously through Pipeline Flow Experiments

2019· article· en· W2948717843 sur OpenAlexaff
Rajinder Pal

Notice bibliographique

RevueFluids · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissipationEntropy (arrow of time)MechanicsThermodynamicsEntropy productionFluid mechanicsFluid dynamicsPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entropy and entropy generation are abstract and illusive concepts for undergraduate students. In general, students find it difficult to visualize entropy generation in real (irreversible) processes, especially at a mechanistic level. Fluid mechanics laboratory can assist students in making the concepts of entropy and entropy generation more tangible. In flow of real fluids, dissipation of mechanical energy takes place due to friction in fluids. The dissipation of mechanical energy in pipeline flow is reflected in loss of pressure of fluid. The degradation of high quality mechanical energy into low quality frictional heat (internal energy) is simultaneously reflected in the generation of entropy. Thus, experiments involving measurements of pressure gradient as a function of flow rate in pipes offer an opportunity for students to visualize and quantify entropy generation in real processes. In this article, the background in fluid mechanics and thermodynamics relevant to the concepts of mechanical energy dissipation, entropy and entropy generation are reviewed briefly. The link between entropy generation and mechanical energy dissipation in pipe flow experiments is demonstrated both theoretically and experimentally. The rate of entropy generation in pipeline flow of Newtonian fluids is quantified through measurements of pressure gradient as a function of flow rate for a number of test fluids. The factors affecting the rate of entropy generation in pipeline flows are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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