MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312281739 · doi:10.11159/jffhmt.2022.023

Real-Time Measurement Technique for Slug Flow Characterisation

2022· article· en· W4312281739 sur OpenAlexvenueno aff
Seyyed Saeed Shojaee Zadeh, Vanessa Egan, Patrick Walsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Flow Heat and Mass Transfer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience Foundation Ireland
Mots-clésSlugSlug flowFlow (mathematics)Computer scienceGeologyMechanicsPhysicsTwo-phase flowPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To achieve accurate slug lengths and velocities in a slug flow regime, monitoring of the droplet/bubble train is an essential stage which necessitates the use of proper techniques. In most experiments, the traditional measurement apparatus consists of a high-speed camera coupled to a microscope which are employed to characterize such flows in microchannels. However, when using these techniques, optical distortion caused by the curved channel walls can result in large measurement uncertainty which undermines the measurement accuracy. In this regard, this study introduces a novel technique to easily and reliably measure slug length and velocity. This automated, non-intrusive measurement technique allows for in-line high-frequency droplet/bubble detection and related physical properties based on changes in the light intensity caused by a phase shifting in liquid-liquid or liquid-gas flows.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Fluid Flow Heat and Mass TransferMême sujetMicrofluidic and Capillary Electrophoresis ApplicationsTravaux en français237 207