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Enregistrement W3164172020 · doi:10.1016/j.ijmultiphaseflow.2021.103641

High-speed imaging database of water jet disintegration Part I: Quantitative imaging using liquid laser-induced fluorescence

2021· article· en· W3164172020 sur OpenAlexaff
Adrian Roth, David Frantz, William Chaze, Andrew Corber, Edouard Berrocal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Multiphase Flow · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeDanmarks Tekniske UniversitetVetenskapsrådet
Mots-clésShadowgraphyJet (fluid)Materials scienceBody orificeTurbulenceRayleigh scatteringReynolds numberOpticsLaserMechanicsPhysicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is Part I in a series of articles focused on a fundamental study on liquid jet disintegration. The main goal of this work is to provide an extensive open access database of high-speed images and videos for modelers and researchers in the field of fluid mechanics studying the dynamics of a liquid jet transiting from the Rayleigh to the atomization regimes. The injector under examination has a single orifice 0.60 mm in diameter and was used to inject water into quiescent air at atmospheric temperature and pressure. In this study, only the liquid injection pressure was varied, reaching a maximum Reynolds number of approximately 60 000. Historically, high-speed videos of liquid jet disintegration have been captured via shadowgraphy imaging techniques. The alternate approach proposed here employs photographing a fluorescing liquid, using Laser Induced Fluorescence (LIF) allowing us to deduce the volume of the imaged liquid structures. The experiment is divided into two parts. In the first portion, the interrogation area measures a distance of 160 mm along the jet, and includes sets of ~800 images, recorded at 40 000 frames per second, corresponding to a temporal resolution of 25 µs. In the second part, the viewable area was reduced to 28 mm, and ~400 images were recorded at 50 000 frames per second resulting in a temporal resolution of 20 µs. This configuration enabled the finer structures of the jet to be resolved. In this case, two high-speed cameras orientated at 90˚ are used to simultaneously image the liquid jet. This two-angle detection configuration allows for the identification and more accurate account of the irregular liquid bodies formed in the jet. Descriptions of the optical arrangements, operating conditions, and the image post-processing methodologies used to obtain quantitative measurements of liquid depths from the LIF signal have been outlined. The resulting temporally resolved high-speed image series are openly downloadable on the website: https://spray-imaging.com/water-jet.html or alternatively on Open Science Framework at: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/CG3DF

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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