Numerical procedure for scaling up pressure loss from mini flow loop tests
Notice bibliographique
Résumé
Although in the literature friction factors have been developed specifically for Newtonian and non-Newtonian fluids to predict pressure loss during pipeline flow, their use for cemented paste backfills (CPB) still needs to be validated. For backfilling system feasibility studies, the flowability, pump selection and pumping requirement can be assessed through flow loop tests using full diameter (Dfull) pipeline arrangement. At the laboratory scale, only small flow loop tests using small diameter (Dsmall = Dloop) pipeline arrangement can be conducted. However, as the pressure loss (p/L) is closely dependent on the pipeline inner diameter (Di), p/L measured from a small flow loop test must be correctly scaled to the field pipeline diameter (Dfield = Dfull). The objective of this paper is to present a numerical simulations-based procedure for scaling up pressure loss from small flow loop tests. For this purpose, small flow loop tests were conducted using a 27.9 m-long pipeline circuit arrangement. The small pipe’s inner diameter (Dloop) was 0.0318 m. The pipeline circuit was instrumented with temperature probes (thermocouple) and a differential pressure meter for monitoring the evolution of the CPB temperature and pressure loss, respectively. After calibrating the non-isothermal pipe flow model in COMSOL Multiphysics® 5.2 software using temperature and pressure loss data gathered from the small flow loop tests, numerical simulations of flow loop tests were conducted to consider various filled inner diameters (Di) of pipes from 0.05 to 0.2 m) while keeping the rheological and thermal properties of the CPB unchanged. Results indicate a negative power law relationship between the pressure loss ratio and the inner diameter ratio (Di/Dloop). Work is still underway to verify if this relationship applies for different CPB mix recipes and different temperature conditions.
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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 ».