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Enregistrement W3199755187 · doi:10.32393/csme.2021.195

Assessment Of Turbulent Mixing In A Static Mixer Using Mean Age

2021· article· en· W3199755187 sur OpenAlexaff
Kanishk N Patel, Alexandra Komrakova

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 4 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMixing (physics)TurbulenceStatic mixerStatistical physicsMechanicsMaterials scienceComputer scienceMathematicsPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Static mixers are in-line motionless devices that are placed into a pipe to promote the blending of miscible fluids or dispersion of immiscible liquids. New designs of static mixers are continuously proposed to meet certain requirements of the final product. Instead of manufacturing numerous prototypes of inserts and conducting costly experiments to assess spatial and temporal mixing, it is suggested to use computational fluid dynamics (CFD) to visualize and quantify the efficiency of mixing in new insert designs. In this study, the mixing assessment of the Kenics mixer with six Kenics elements was performed by evaluating the mean age distribution for a range of Reynolds numbers between 1 and 12 000 covering laminar, and turbulent flow regimes. A single Kenics element can be described as a twisted ribbon like structure which can be fitted at the center of the pipe to act as an obstruction. The Kenics elements with clockwise and counterclockwise twist can be placed alternatively to form a Kenics mixer.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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