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Enregistrement W3040079339 · doi:10.2118/196104-pa

A New Generalized Model for Predicting the Drag Coefficient and the Settling Velocity of Rigid Spheres in Viscoplastic Fluids

2020· article· en· W3040079339 sur OpenAlexaff
Temitope Okesanya, Ergün Kuru, Yanxin Sun

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlingViscoplasticityMechanicsDrag coefficientReynolds numberRheologyDragSPHERESNewtonian fluidClassical mechanicsMaterials sciencePhysicsThermodynamicsConstitutive equationTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary An experimental study was conducted to measure the settling velocity of spherical particles in viscoplastic fluids exhibiting inelastic and elastic behavior. Using a mechanistic model dependent on the balance of the forces acting on the settling particle and detailed statistical analyses of the experimental results, a generalized model for predicting the settling velocity of spherical particles in viscoplastic fluids was developed. A new modified shear Reynolds number (ReT*) was introduced, which physically quantifies the effects of non-Newtonian-fluid rheological properties on the settling velocity. The newly developed CD/Rep correlation and the modified shear Reynolds number were incorporated into the Wilson et al. (2003) model to develop a generalized model that can be used for predicting the particle-settling velocity in all types of viscoplastic fluids.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,197

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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