Characterization of the hydrodynamics within a toroid wear tester
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The toroid wear tester (TWT) is a lab‐scale device used for the assessment of slurry erosion in pipelines. Historically, its application has been limited to the relative ranking of material performance under different slurry flow conditions; however, recent studies have indicated that TWT tests could be predictive and directly applied to slurry pipeline design—provided that the flow inside a TWT is better characterized. In the present study, air‐liquid multiphase flow inside the TWT was investigated. Torque measurements were taken to characterize friction loss for different air‐liquid combinations. A visualization experiment was also conducted to evaluate flow patterns within the TWT. In the experiment, the displacements of spherical glass beads were used to estimate velocity vector fields for different TWT rotational speeds. A computational fluid dynamics (CFD) analysis was also conducted to complement the experimental measurements. A 3D transient analysis using the volume of fluid (VOF) approach was used to model the system. The simulation results agreed closely with the experimental findings. Furthermore, the simulations revealed that strong secondary flows (back flow, rotation) exist in the TWT. These type of flows do not occur in horizontal pipelines. Therefore, to use the TWT as a tool for slurry pipeline wear assessment, the differences in the flow field between the two systems must be properly quantified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».