Experimental and Numerical Analysis of the Effect of Rheological Models on Measurements of Shear-Thinning Fluid Flow in Smooth Pipes
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research is to investigate the effects of rheological models of shear-thinning fluids and their estimated parameters on the predictions of laminar, transitional, and turbulent flow. The investigation was carried out through experimental and computational fluid dynamics (CFD) studies in horizontal pipes (diameters of 19.1 mm and 76.2 mm). Six turbulent models using Reynolds averaged Navier–Stokes equations in CFD_ANSYS Fluent 19.0 were examined in a 3D simulation followed by comparison studies between numerical and experimental results. Regarding results of laminar regions in power-law rheology models, Metzner and Reed presented the best fit for the pressure loss and transitional velocity. For the turbulent region, correlations observed by Wilson and Thomas as well as Dodge and Matzner had good agreement with the experimental results. For Herschel–Bulkley fluids, pressure losses and transitional regions based on a yielded region were examined and compared to the experimental results and the modified Slatter Reynolds number, where the results provided good estimation. For both pipe diameters, the Slatter model was the best fit for pressure losses of Herschel–Bulkley fluids in the turbulent regime. Furthermore, when comparing k-omega and k-epsilon turbulence models to the power-law behaviour, numerical studies delivered the most accurate results with fluids that have a higher behaviour index. However, the error percentage significantly increased at a higher shear rate in the Herschel–Bulkley fluids with a greater yield stress effect. Moreover, the modified Herschel–Bulkley viscosity function by Papanastasiou was implemented in the current CFD study. This function was numerically stabilized, devoid of discontinuity at a low strain rate, and more effective in transitional regions.
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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 ».