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Enregistrement W3174340958 · doi:10.3390/en14133797

CFD–DEM Simulation of Sand-Retention Mechanisms in Slurry Flow

2021· article· en· W3174340958 sur OpenAlex
Fatemeh Razavi, Alexandra Komrakova, Carlos F. Lange

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRGL Reservoir Management
Mots-clésComputational fluid dynamicsSlurryCFD-DEMMechanicsLaminar flowDiscrete element methodParticle (ecology)Flow (mathematics)Particle sizeFluid dynamicsMaterials scienceEngineeringGeologyPhysicsComposite materialChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary motivation of this paper is to investigate the sand-retention mechanisms that occur at the opening of sand filters. Various retention mechanisms under various conditions are explored that have a particulate flow with a low concentration of sand particles (called slurry flow) such as particle shape, size, and concentration. The computational fluid dynamic (CFD)–discrete element method (DEM) model is applied to predict the retention mechanisms under steady flow conditions of the well-bore. By using coupled CFD–DEM (CFD to model the fluid flow, and DEM to model the particle flow), the physics involved in the retention mechanisms is studied. The coarse grid unresolved and the smoothed unresolved (refined grid unresolved) coupling approaches implemented in STAR-CCM+ (SIEMENS PLM) are used to transfer data between the fluid and solid phases and calculate the forces. The filter slots under investigation have different geometries: straight, keystone, wire-wrapped screen (WWS) and seamed slot and the particles are considered with different shapes and different aspect ratios and size distributions. The flow regime is laminar in all simulations conducted. The CFD–DEM model is validated from the perspectives of particle–fluid, particle–particle, and particle–wall interactions. Verification of the CFD–DEM model is conducted by mesh sensitivity analysis to investigate the coupling resolution between the CFD and DEM. By simulation of numerous slurry flow scenarios, three retention mechanisms including surface deposition, size exclusion, and sequential arching of particles are observed. However, the concentration of particles is too diluted to result in multiparticle arch formation. In the simulations, various conditions are tested to give us an insight into the parameters and conditions that could affect the occurrence of the retention mechanisms. As an example, the importance of the gravity force and interaction forces on retention mechanisms are confirmed at the microscale in comparison with others forces involved in retention mechanisms such as the drag force, lift force, cohesive force, buoyancy force, and virtual mass force.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,314

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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