Experimental investigation of bubble growth and detachment in stagnant liquid column using image – based analysis
Notice bibliographique
Résumé
An experimental study has been carried out to characterize bubble formation, growth, and detachment mechanisms in a stagnant liquid column. Both bubble frequency and bubble detachment size were measured in different gas flow rates, injector diameters and orientations, submergence height, and liquid properties. Experiments were performed for air injection flow rate ranges between 200 mlph and 1200 mlph using needle diameters of 1.6, 1.19, 1.07, and 0.84 mm submerged in liquids with viscosities of 0.001, 0.1, 0.35, and 1 Pa.s. The data for bubble formation was obtained using a high-speed imaging technique. The results show that the bubble diameter at the departure increases as the needle diameter, liquid viscosity, and gas flow rate increase. In addition, the decrease in the submergence height results in a larger bubble at the departure. In order to analyze the changes in bubble detachment characteristics, a force modelling on a growing bubble was proposed. The experimental data were utilized for training a feed-forward back propagation neural network system to estimate the bubble detachment diameter. They were also used to propose a correlation to predict bubble diameter at the departure. The proposed correlation is found to be in the range of ± 8% of the obtained experimental data.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».