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Enregistrement W4251256219 · doi:10.2118/95674-pa

A Model To Predict Liquid Holdup and Pressure Gradient of Near-Horizontal Wet-Gas Pipelines

2007· article· en· W4251256219 sur OpenAlexaff
Yongqian Fan, Qian Wang, Hongquan Zhang, Thomas J. Danielson, Cem Sarica

Notice bibliographique

RevueSPE Projects Facilities & Construction · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of TulsaConocoPhillips
Mots-clésPressure gradientStratified flowMechanicsFlow (mathematics)Two-phase flowClosure (psychology)Materials scienceTwo-fluid modelBar (unit)Pressure dropPipeline transportEngineeringTurbulenceMechanical engineeringPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A mechanistic two-fluid model with new closure relationships is proposed to predict liquid holdup and pressure gradient of stratified flow. The proposed closure relationships include correlations of wetted-wall fraction factor, liquid-wall friction factor, and interfacial-friction factor. An iterative calculation procedure is implemented to solve for liquid holdup and pressure gradient for a given set of operating conditions, pipe geometry, and fluid properties. Two sets of facilities, a small-scale facility with 51-mm internal diameter (ID) and a large-scale facility with 150-mm-ID test sections, were used to tune the model. Superficial gas and liquid velocities were varied from 5 to 25 m/s and 0.00025 to 0.03 m/s, respectively, in the small-scale facility while they were varied from 7.5 to 21 m/s and 0.005 to 0.05 m/s, respectively, in the large-scale facility. The pipe inclination angle varied from −2 to 2°. The liquid holdup was ranged between 0.003 and 0.12, emphasizing the low-liquid-loading two-phase flow. The tuned model performance was then benchmarked against the high-pressure (up to 90 bar) SINTEF-stratified flow data. The model predictions agreed well with measured values of liquid holdup and pressure gradient. The comparison between the present model and OLGA® (a commercial transient multiphaseflow simulator by Scandpower Petroleum) performance was also presented.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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