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Enregistrement W3115868214 · doi:10.18280/ijdne.150612

Multi-Objective Optimization of Structural Parameters for Rotary Flow Jetting Tool Based on Orthogonal Experiment

2020· article· en· W3115868214 sur OpenAlexvenueno aff
Leilei Liu, Jie Liu, Zuqing He, Huanle Liu, Chao Zhou, Xuegang Yan, Xiaojun Sun

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCyclone Separators and Fluid Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNozzleFlow (mathematics)Spiral (railway)Jet (fluid)Mechanical engineeringEngineeringVolumetric flow rateMechanicsEngineering drawingAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is no precedent for the application of rotary flow jetting tool in the drainage gas recovery under gas wells. Based on the motion principles of jet flow and vortex flow, this paper designs a downhole rotary flow jetting tool, and verifies the feasibility of the tool through fluid simulation. Next, an indoor experiment device was established for drainage gas recovery with rotary flow jetting tool by the principle of similarity, and the structural parameters of the tool were subject to multi-objective optimization through orthogonal experiments. The optimized tool can achieve ideal rotary flow height and discharge volume. The results show that the proposed rotary flow jetting tool can effectively separate gas from liquid, and produce a rotary flow. The optimal structural parameters were determined as follows: the pitch diameter of spiral body is 45mm, the throat pipe length is 247mm, the spiral angle is 55°-60°, the spiral wing width is 4-6mm, and the nozzle diameter is 15-25mm. In addition, the number of side holes of the throat pipe has little effect on the jetting effect.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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