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Enregistrement W4378807838 · doi:10.1002/cjce.24976

Flowrate effects on the lateral coalescence of two growing bubbles

2023· article· en· W4378807838 sur OpenAlexvenueno aff
Ximin Feng, Tomoaki Kunugi, Shijie Qin, Dazhuan Wu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésCoalescence (physics)BubbleMechanicsRADIUSVolumetric flow rateMaterials scienceCurvatureOscillation (cell signaling)PhysicsChemistryGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The coalescence of two growing bubbles presents unique characteristics compared to static bubble coalescence. The gas injection flowrate significantly affects the different stages of bubble evolution, which is poorly understood. In this study, we investigate the flowrate effects on the lateral coalescence of two growing bubbles experimentally. The synchronous bubbling from adjacent needles is achieved using water to push air. During the bubble growth process, we find that the initial nonlinear evolution of bubble volume is because the bubble emerges as a small spherical cap with a large curvature radius and apparent contact angle. As the neck expands after bubble coalescence, the injection flowrate accelerates the neck evolution compared to the case without air injection. We find the neck expansion time decreases linearly with increasing flowrate, while the expansion speed increases with flowrate, but only in the early stage. Moreover, we propose a new theoretical expression that predicts the neck radius well at all the flowrates. At the post‐coalescence oscillation stage, the average projection area of the coalesced bubble increases linearly with time, except for periodic oscillations. Besides, we find that the injected air primarily influences the coalesced bubble's height, which in turn affects the projection area.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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