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Enregistrement W3162241305 · doi:10.3390/pr9050870

A Review on the Hydrodynamics of Taylor Flow in Microchannels: Experimental and Computational Studies

2021· review· en· W3162241305 sur OpenAlexafffund
Amin Etminan, Yuri S. Muzychka, Kevin Pope

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPressure dropMechanicsSlug flowFlow (mathematics)Two-phase flowHeat transferMass transferMomentum (technical analysis)Computer scienceMechanical engineeringMaterials sciencePhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taylor flow is a strategy-aimed flow to transfer conventional single-phase into a more efficient two-phase flow resulting in an enhanced momentum/heat/mass transfer rate, as well as a multitude of other advantages. To date, Taylor flow has focused on the processes involving gas–liquid and liquid–liquid two-phase systems in microchannels over a wide range of applications in biomedical, pharmaceutical, industrial, and commercial sectors. Appropriately micro-structured design is, therefore, a key consideration for equipment dealing with transport phenomena. This review paper highlights the hydrodynamic aspects of gas–liquid and liquid–liquid two-phase flows in microchannels. It covers state-of-the-art experimental and numerical methods in the literature for analyzing and simulating slug flows in circular and non-circular microchannels. The review’s main objective is to identify the considerable opportunity for further development of microflows and provide suggestions for researchers in the field. Available correlations proposed for the transition of flow patterns are presented. A review of the literature of flow regime, slug length, and pressure drop is also carried out.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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