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Enregistrement W4388470014 · doi:10.11159/jffhmt.2023.018

The Impact of Collisions on Heat Transfer in a Particle-Laden Shearless Turbulent Flow

2023· article· en· W4388470014 sur OpenAlexvenueno aff
Hamid Reza Zandi Pour, Michele Iovieno

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Flow Heat and Mass Transfer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceMechanicsHeat transferParticle flowFlow (mathematics)Environmental scienceParticle (ecology)PhysicsAtmospheric sciencesStatistical physicsMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

mental investigation for decades.On the other hand, particleparticle collisions play a significant role in particulate turbulent flows even in relatively diluted suspensions.The effect of collision has been under investigation since the state-of-theart work of Saffman [1].For instance, collisions between water droplets in clouds are a necessary condition for precipitation formation from cloud droplets and ice crystals, while, particle-particle collisions have a profound impact on the onset and evolution of sandstorms [2].In these processes, the background turbulence of the carrier flow favors inter-particle collisions.The mechanisms of the collision rate enhancement by background turbulence have only become clear in the past few years, and the underlying physics is currently qualitatively well understood, although quantifying the rate of small particles collisions suspended in a turbulent flow may require more advancement.As a pioneering work on the collision effect in particle-laden turbulent flows, Saffman et al., developed the theory of collision of water droplet in cloud physics and they could formulate the droplet collision rates for identical small low-inertial droplets in terms of droplet dimension and turbulence characteristics (the rate of turbulent kinetic energy dissipation and the kinematic viscosity of fluid ).Their findings suggested that the collision frequency of the small droplet suspended in clouds is independent of droplet properties [1].However, in the subsequent works like the work of Sundaram et al., it was found that droplet properties also influence the collision rate.The results of Sundaram et al., showed that particle parameters such as particle response time, number density and size can impact collision frequency as well as background turbulence.They showed the significant dependency of the collision rate on the droplet Stokes number [3].There have also been detailed theoretical investigations of the collision rate, a particularly effective description of the collisionrate enhancement in terms of a stochastic model for the prob-Abstract -In this research, we undertake an investigation of a turbulent flow seeded with heavy inertial particles, employing Eulerian-Lagrangian point-particle direct numerical simulations in the twoway coupling regime.The primary objective of our investigation is to assess the influence of inter-particle collisions on heat transfer within the time-evolving thermal mixing layer that develops between two regions with distinct temperatures in a homogeneous and isotropic turbulent flow.Our findings encompass a range of Stokes numbers spanning from 0.2 to 3, while maintaining a thermal Stokes number to Stokes number ratio of 4.43, at a Taylor microscale Reynolds number up to 124.Our results reveal that particle collisions tend to diminish the correlation between particle temperature and velocity, consequently leading to a marginal reduction in the average heat transfer when compared to a collisionless regime at higher Stokes numbers.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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