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Enregistrement W4214711771 · doi:10.3390/en15051694

CFD-Based Erosion and Corrosion Modeling of a Pipeline with CO2-Containing Gas–Water Two-Phase Flow

2022· article· en· W4214711771 sur OpenAlexaff
Weiqiang Wang, Yihe Sun, Bo Wang, Mei Dong, Yiming Chen

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionVolume of fluid methodComputational fluid dynamicsPipeline transportShear stressPetroleum engineeringTwo-phase flowMaterials scienceProduced waterErosion corrosionFlow (mathematics)Natural gasMultiphase flowGeotechnical engineeringEnvironmental scienceFluid dynamicsMechanicsMetallurgyEngineeringEnvironmental engineeringWaste managementComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A natural gas transportation pipeline with a gas–water two-phase flow containing CO2 is prone to severe flow-assisted corrosion (FAC). The accumulation location of the water phase in the pipeline and the wall shear stress distribution are important factors affecting the severity of this phenomenon. In this work, computational fluid dynamics (CFD) simulations were performed using the realizable k-ε model and volume of fluid (VOF) model to determine the gas–water volume fraction distribution and wall shear stress in a gas–water two-phase pipeline and established a pipeline corrosion prediction model. By determining where the water phase accumulates in the pipeline, the potential corrosion area could be predicted. By alleviating the phenomena of excessive local wall shear stress and bubble cavitation, the FAC due to the formation of stress and acid gas can be controlled. The simulation results lay a certain foundation for the corrosion research of gas–liquid two-phase flow pipelines.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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