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Enregistrement W4229828021 · doi:10.1080/01457632.2010.509752

Characteristics of Two-Phase Flows in a Rectangular Microchannel with a T-Junction Type Gas-Liquid Mixer

2010· article· en· W4229828021 sur OpenAlexaboutno aff
Akimaro KAWAHARA, Michio SADATOMI, Keitaro Nei, Hideki Matsuo

Notice bibliographique

RevueHeat Transfer Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrochannelHydraulic diameterBubbleMaterials sciencePressure dropMechanicsTwo-phase flowPorosityScalingSuperficial velocitySlug flowFlow (mathematics)Composite materialPhysicsGeometryReynolds number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, gas–liquid two-phase flows in a horizontal rectangular microchannel have been investigated. The rectangular microchannel has a hydraulic diameter of 0.235 mm, and a width and depth of 0.24 mm and 0.23 mm, respectively. A T-junction-type gas–liquid mixer was used to introduce gas and liquid in the channel. In order to know the effects of liquid properties, distilled water, ethanol, and HFE7200 were used as the test liquids, with nitrogen gas was used as the test gas. The flow pattern, the bubble length, the liquid slug length, and the bubble velocity in two-phase flow were measured with a high-speed video camera, and the void fraction was determined from the bubble velocity data and the superficial gas velocity data. In addition, the pressure drop was also measured with a calibrated differential pressure transducer. The bubble length data were compared with the calculation by the scaling law proposed by Garstecki et al. [7]. The bubble velocity data and/or the void fraction data were well correlated with the well-known drift flux model [12] with a new distribution parameter correlation developed in this study. The frictional pressure drop data were also well correlated with the Lockhart-Martinelli method with a correlation of the two-phase friction multiplier.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations27
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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