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Enregistrement W4380629060 · doi:10.3389/fphy.2023.1171267

Fragmentation of a molten metal droplet in an ambient water flow

2023· article· en· W4380629060 sur OpenAlexafffund
Mark Cunningham, David L. Frost

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBreakupMechanicsShock waveNozzleMaterials scienceAmbient pressureThermalChemistryThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of an ambient fluid flow on the fragmentation of hot molten tin droplets (initially at 800°C) and cold low melting point alloy droplets (initially at 70°C) in water is investigated with high-speed photography and flash radiography. The water is accelerated using a converging nozzle to a constant speed of up to 30 m/s using a double piston arrangement designed to eliminate the formation of a shock wave that is present in most earlier studies. At low flow velocities, the fragmentation of hot droplets is governed by thermal effects and vapour formation, growth, and collapse. At high flow velocities, vapour formation is suppressed and the droplet fragmentation is determined by hydrodynamic effects in which hydrodynamic instabilities (Rayleigh-Taylor and Kelvin-Helmholtz) and wavecrest stripping all play a role in the droplet breakup. At intermediate flow velocities, both thermal and hydrodynamic effects play a role. Quantitative image analysis of the radiographs is used to determine the spatial distribution of the droplet mass during the fragmentation process. Comparison with earlier work in which the ambient flow is preceded by a strong shock wave indicates that the transition from thermal to hydrodynamic breakup is strongly dependent on the pressure field.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,285

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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'admission2
Résumé présentoui

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