MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390277520 · doi:10.11159/icffts23.171

Investigating Airlift Pump Performance under Three-Phase Flow Conditions

2023· article· en· W4390277520 sur OpenAlexafffund
Marwan H. Taha, Wael H. Ahmed, Soha Eid Moussa

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Fluid Flow and Thermal Science, ICFFTS ... · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésAirliftTwo-phase flowFlow (mathematics)Phase (matter)Environmental scienceMechanicsMarine engineeringComputer scienceEngineeringPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Airlift pumps are widely utilized in many industries for the transport of three-phase flows. The solid particle behavior in the pump riser is dependent on the pump design parameters, such as the pump riser length and diameter, as well as the physical properties of the carrying liquid, and the characteristics of the solid particles. In this study, the momentum behavior of solid particles in the pump riser was experimentally investigated for an airlift pump handling solid particles consisting of 5mm glass spheres. This airlift pump had a 60degree halo-like slot injector and was tested at a constant submergence ratio of 0.7. High-speed images were used to identify the solid particle trajectories in the air-water-solid three-phase mixture in the pump risers. The results show that the transport of solid particles is strongly dependent on the liquid distribution in the three-phase mixture, which can be referred to as the liquid flow pattern. The solid particles are transported mainly by the liquid slugs; however, the particles in the lower portion of the liquid slug slow down due to gravitational forces. As well, the total mass lifted by the pump under two-phase flow conditions is found to be significantly lower when the pump is used to transport three-phase flows.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the International Conference on Fluid Flow and Thermal Science, ICFFTS ...Même sujetHydraulic and Pneumatic SystemsTravaux en français237 207