MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4381619376 · doi:10.11159/ffhmt23.179

Evaluating Two-Phase Flow Patterns in Airlift pumps Using Image Processing Technique

2023· article· en· W4381619376 sur OpenAlexafffundvenue
Dana Fadlalla, Wael H. Ahmed, David Weales, Medhat Moussa

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Agri-Food Innovation AllianceOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésAirliftComputer scienceImage processingFlow (mathematics)Two-phase flowEngineering drawingImage (mathematics)Computer visionEngineeringMechanicsPhysicsBioreactorChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most important criteria in determining the performance of airlift pumps is to determine the two-phase flow characteristics in the pump riser.These include the determining the average void fraction and both the slug velocity and frequency of the two-phase flow in the vertical pipe.In the current work, three image processing methods were examined to describe the two-phase hydrodynamic parameters as they relate to the pump performance.Experiments were carried out using Xanthan Gum-water solutions with varying XG concentrations between 0.05-0.25 wt% in a pump riser of 31.75 mm in diameter.High-speed camera with 3000 f/s capabilities was used to obtain the flow visualisation images for the two-phase flow distribution downstream of the pump injector.The preliminary results suggested that the image processing technique using background subtraction algorithm can be an effective approach in evaluating the flow structure and consequently can be used to determine void fraction and slug characteristics.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass TransferMême sujetOil and Gas Production TechniquesTravaux en français237 207