Numerical simulation of bubbly jets in crossflow using OpenFOAM
Notice bibliographique
Résumé
This paper conducted a computational fluid dynamics study of bubbly jets (not bubble plumes due to pure gas injection) in crossflow to explore the hydrodynamics that are still unknown. A three-dimensional model was developed, calibrated, and validated by coupling the Euler–Euler two-fluid model with unsteady Reynolds-averaged Navier–Stokes approach in OpenFOAM. The results showed that the modeled gas void fraction, bubble velocity, water jet centerline trajectory, and jet expansion agree well with the experimental data. The vertical distribution of turbulent kinetic energy evolves from mono-peak to dual-peaks as the jet penetrates farther for the bubbly jet due to the interactions between bubbles and ambient water flow. Water velocity distribution was examined at cross sections of both the air- and water-phases of bubbly jets in crossflow, and counter-rotating vortex pairs can be clearly observed for both phases. Generally, the center-plane maximum concentration decreases in the crossflow direction. Compared to pure water jets, bubbly jets are stretched wider in the vertical direction due to the lift of bubbles, and thus, dilution is larger. Interestingly, the vorticity at water jet cross sections of bubbly jets evolves from two vertical “kidney-shapes” to two axisymmetric “thumb-up-shapes.” Moreover, effects of ambient crossflow on bubbly jet behaviors were systematically examined. As the crossflow velocity increases, the locations of maximum concentration, maximum velocity magnitude, maximum vorticity magnitude, as well as water jet centerline, all tend to be lower for bubbly jets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».