Buoyant fluid injections at high viscosity contrasts in an inclined closed-end pipe
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the buoyant miscible injection of a high-viscosity fluid in a pipe filled with a low-viscosity fluid. The injection is carried out via an eccentric inner pipe inside an inclined closed-end outer pipe. A heavy fluid is injected into a light fluid at a constant density difference. Although the density difference is small, the buoyancy force, quantified via the Archimedes number (Ar), remains large. Our research relies on non-intrusive experimental methods, via a mix of high-speed camera imaging, ultrasound Doppler velocimetry, planar laser induced fluorescence, and particle image velocimetry techniques, accompanied by complementary numerical simulations. The effects of the viscosity ratio (M), the Reynolds number (Re) and the inclination angle (β) are analyzed on the injection/placement flow dynamics. Accordingly, a detailed description of the flow is presented, in terms of the concentration and velocity fields, the average front velocity of the heavy fluid (V¯f), the mixing index, and the flow regimes. The findings reveal that V¯f is mainly governed by an inertial-buoyant balance, allowing us to develop a correlation for V¯f vs Ar, M, Re and β. The results also show that a heavy fluid front separation occurs when M is small, β is large (i.e., near-vertical inclinations), and Re is large. This observation permits us to classify the flows into separation and non-separation regimes, in a dimensionless group plane based on a combination of the aforementioned dimensionless numbers.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».