Effects of particle concentration and size on the dissipation rate and turbulent kinetic energy of oil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The presence of particles in oil can change the quasi‐sequence structure of the turbulent flow of the oil, and it is extremely important to explore the turbulent energy dissipation rate of the particulate‐containing oil and ensure the safe and stable operation of the oil‐using equipment. Thus, the flow field of the oil containing particles in the pipeline was experimentally studied by a particle image velocimeter (PIV); the turbulent kinetic energy of the oil was calculated using the transient velocity vector field measured by the PIV; and the dissipation rate distribution was calculated using the large eddy PIV method. The influence of different particle sizes and particle concentrations on the normal distribution of the turbulent kinetic energy and dissipation rate was analyzed. The results show that the distribution of the turbulent kinetic energy in the normal direction is non‐unidirectional and in a parabolic shape. The 25 μm particle size has a great influence on the turbulence kinetic energy and the dissipation rate of the oil; with increasing particle concentration, the flow field distribution of the turbulent kinetic energy increases in the region near the wall, and gradually decreases in the central region. The turbulent kinetic energy distribution of the oil is in the shape of a quasi‐cosine; the flow field of the dissipation rate is larger in the near‐wall region and the central region and shows an inverted ‘W’ shape. This provides a theoretical basis for improving the efficiency of oil transportation, discussing the monitoring of particulate matter in oil, and reducing oil pollution.
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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 ».