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Enregistrement W4210919327 · doi:10.3390/en15031197

Estimating of Non-Darcy Flow Coefficient in Artificial Porous Media

2022· article· en· W4210919327 sur OpenAlexaff
Abadelhalim Elsanoose, Ekhwaiter Abobaker, Faisal Khan, Mohammad Azizur Rahman, Amer Aborig, Stephen Butt

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesQatar National Research FundFonds National de la Recherche LuxembourgQatar Foundation
Mots-clésDarcy's lawPermeability (electromagnetism)Darcy numberPorous mediumMechanicsPressure dropFlow coefficientInertiaVolumetric flow rateTurbulenceMaterials scienceMathematicsPorosityChemistryReynolds numberPhysicsClassical mechanicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study conducted a radial flow experiment to investigate the existence of non-Darcy flow and calculate the non-Darcy “inertia” coefficient; the experiment was performed on seven cylindrical perforated artificial porous media samples. Two hundred thirty-one runs were performed, and the pressure drop was reported. The non-Darcy coefficient β was calculated and compared with available in the literature. The results showed that the non-Darcy coefficient decreased nonlinearly and converged on a value within a specific range as the permeability increased. Nonetheless, it was found that the non-Darcy flow exists even in the very low flow rate deployed in this study. In addition, it has been found that the non-Darcy effect is not due to turbulence but also the inertial effect. The existence of a non-Darcy flow was confirmed for all the investigated samples. The Forchheimer numbers for airflow at varied flow rates are determined using experimentally measured superficial velocity, permeability, and non-Darcy coefficient.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,449

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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