Characterizing jamming of dilute and semi-dilute fiber suspensions in a sudden contraction and a T-junction
Notice bibliographique
Résumé
The clogging or jamming of particle suspensions is a ubiquitous problem, hindering the efficiency of particle–liquid and particle–particle separations. Motivated by pressure screening in the pulp and paper industry, we characterize jamming of dilute and semi-dilute mono-disperse rigid-rod suspensions passing through channels mimicking dead-end and cross-flow filtration membranes, experimentally, using particle-tracking velocimetry. We observe that jams nucleate by either bridging of isolated particles across the constriction, or by localized mechanical entanglement of the particles, i.e., flocculation. Uniquely, we observe floc-formation during acceleration into the aperture and report this as primary mechanism for jamming events. We characterized the accumulation-release cycles of the jamming event using an exponential probability distribution; this distribution is indicative of a Poisson process. For jams nucleated by single-particle bridging, the distribution is (primarily) related to the number of fibers passing through the aperture; this is similar to dry, granular materials. For floc-based nucleation events, the distribution is (primarily) related to the suspension concentration with the average time between jams decreasing inversely with the square-root of the initial suspension concentration. For the conditions tested, the distribution was insensitive to changes in constriction geometry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».