MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3113774513 · doi:10.1115/omae2020-18704

Experimental Investigation of Pressure Drop of Gas/Non-Newtonian Flow in Horizontal Pipes

2020· article· en· W3113774513 sur OpenAlexaff
Faraj Ben Rajeb, Mohamed Odan, Syed Imtiaz, Yan Zhang, Mohamed M. Awad, Mohammad Azizur Rahman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPressure dropMechanicsNewtonian fluidNon-Newtonian fluidMaterials scienceFlow coefficientThermodynamicsFlow (mathematics)Flow measurementVolumetric flow ratePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Two-phase flow of gas/non-Newtonian fluid through pipes is commonly occurred in chemical industry and oil and gas refinery. Many correlations have been developed to evaluate pressure drop for non-Newtonian fluids. Based on that, these systems are not governed by Newtonian law of viscosity. However, only little experimental work has been devoted to study non-Newtonian flow behavior. In this present work, experimental setup has been conducted to investigate non-Newtonian two-phase (gas/ liquid) flow through pipes. Several concentrations of Xanthan Gum have been used as non-Newtonian liquid in the experiments and compressed air has been used as a gas. The flow rate and pressure of liquid and gas are changed by using a pump placed ahead of the mixing point. Pressure and temperature values are recorded by pressure sensors and thermocouples fixed at specific points along the pipe loop. Results of theses experiments are leaded to come up with experimental model for pressure drop of gas/non-Newtonian flow in pipes. Moreover, the flow regimes of two-phase gas/non-Newtonian flow at different conditions have been visualized through transparent tubes using a high-speed camera.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,246

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,169 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetWater Systems and OptimizationTravaux en français237 207