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Enregistrement W4236895462 · doi:10.1115/pvp2004-3030

Modelling Two-Phase Flow in Pipe Bends

2004· article· en· W4236895462 sur OpenAlexaff
S. Supa-Amornkul, F.R. Steward, D. H. Lister

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear Engineering Thermal-Hydraulics
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsPressure dropMechanicsTwo-phase flowDragPipingMaterials scienceReynolds numberFlow (mathematics)FluentFluid dynamicsCoolantFlow visualizationMechanical engineeringTurbulenceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to have a better understanding of the interaction between the two-phase steam-water coolant in the outlet feeder pipes of the primary heat transport system of some CANDU reactors and the piping material, themalhydraulic modelling is being performed with a commercial CFD (computational fluid dynamics) code — Fluent 6.1. The modelling has attempted to describe the results of flow visualization experiments performed in a transparent feeder pipe with air-water mixtures at temperatures below 55°C. The CFD code solves two sets of transport equations — one for each phase. Both phases are first treated separately as homogeneous. Coupling is achieved through pressure and interphase exchange coefficients. A symmetric drag model is employed to describe the interaction between the phases. The geometry and flow regime of interest are a 73° bend in a 5.9 cm-diameter pipe containing water with a Reynolds number of ∼105–106. The modelling predicted single-phase pressure drop and flow accurately. For two-phase flow with an air voidage of 5%–50%, the pressure drop measurements were less well predicted. Furthermore, the observation that an air-water mixture tended to flow toward the outside of the bend while a single-phase liquid layer developed at the inside of the bend was not predicted. The CFD modelling requires further development for this type of geometry with two-phase flow of high voidage.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,637

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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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