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Enregistrement W2979846725 · doi:10.33737/gpps19-bj-086

On the Three-Dimensional Body Force Model

2019· article· en· W2979846725 sur OpenAlexaboutno aff
Yinbo Mao, Thong Q. Dang

Notice bibliographique

RevueProceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésThermodynamicsSupercoolingSupercritical fluidCondensationNozzleEquation of stateNon-equilibrium thermodynamicsReal gasMechanicsMaterials scienceChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate prediction of nonequilibrium condensation in turbomachinery is a critical issue for the design of lowpressure steam turbines and supercritical CO 2 compressors.Previously developed numerical methods for high-pressure flows with nonequilibrium condensations used REFPROP to simulate the effect of real gases; however, the estimation of the equation of state for supercooled gas was simply extrapolated from the saturated line.In this paper, an estimation method of the equation of state of a supercooled gas applicable to high-and low-pressure condensing flows is proposed.Laval nozzle flows of steam and CO 2 in high-and low-pressure conditions were then numerically investigated using the proposed method.Although the effect of real gas is much important in high-pressure conditions, the estimation method for supercool condition had relatively little effect on the pressure distribution in high-pressure flows with nonequilibrium condensation.In low-pressure steam flows containing nonequilibrium condensation, the slight difference of supercooled - diagram by the estimating method has the crucial effect on the pressure distribution due to high supersaturation ratio.Subscript in inlet condition l liquid phase g gas phase sat saturated point s value on isentropic line

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,996

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)0,0050,006

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,199 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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