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Enregistrement W4386071121 · doi:10.11159/htff23.182

Numerical Analysis of Newtonian Fluid Flow Through Multi-Hole Orifice Meter

2023· article· en· W4386071121 sur OpenAlexvenueno aff
Jaber H. Almutairi, Amra Hasečić, Ejub Džaferović

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlow Measurement and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Authority for Applied Education and Training
Mots-clésBody orificeNon-Newtonian fluidMechanicsFlow measurementFlow (mathematics)Magnetic flow meterOrifice plateFluid dynamicsMetreNewtonian fluidComputer scienceMechanical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of multi-hole orifice flow meter geometry parameters on the parameters of Newtonian fluid through multihole orifice meters was investigated using computational fluid dynamics as well as the effect of contamination in front of the MHO flow meter.The air flow was steady, three-dimensional, and turbulent.Analysed Newtonian fluid was air and physical properties that were considered were density and dynamic viscosity.The numerical method was finite volume method, and standard k-ε turbulence model was used for turbulence modelling.Multi-hole orifice meter with three different β parameters 0.55, 0.6 and 0.7, was observed and Reynold's number was 10 5 .The pressure drop and discharge coefficient were analysed.Numerical simulations were performed using commercial software the STAR-CCM+ 2019.2.It was found that increase in 𝛽𝛽 parameter results with the decrease in pressure drop and increase in discharge coefficient.Also, it was found that that the influence of 𝛽𝛽 parameter is much higher when analyzing pressure drop rather than discharge coefficient values.Numerical simulations were also performed to investigate the effect of contaminations in front of the MHO plate with 𝛽𝛽 = 0.5, on the discharge coefficients.It was found that as the contamination angle is increased the discharge coefficient tends to increase.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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