Leakage Estimate in Nonuniformly Compressed Packing Rings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Characterizing the permeation performance of nanoporous material is an initial step toward predicting microflows and achieving acceptable designs in sealing and filtration applications. This study deals with analytical, numerical, and experimental studies of gaseous leaks through soft packing materials subjected to nonuniform axial compression in valve stuffing boxes. A new analytical model that accurately predicts gaseous leak rates through nanoporous packing materials assumed made of capillaries having an exponentially varying section. Based on Navier–Stokes equations with the first-order velocity slip condition for tapered cylinder capillaries, the analytical model is used to estimate gas flow through soft packing materials. In addition, computational fluid dynamic modeling using cfx software is used to test its capacity to estimate the permeation of compression packing ring materials assuming the fluid flow to follow Darcy's law. Helium gas is used as a reference gas in the experiments to characterize the porosity parameters. The analytical and cfx numerical leak predictions are compared to leak rates measured experimentally using different gas types (helium, nitrogen, air, and argon) at different pressures and gland stresses. The analytical and numerical models account for the porosity change with the stem axial distance because the packing ring set is subjected to an exponentially varying radial compression. The predictions from analytical model are in close agreement with the cfx model and in better agreement with experimental measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».