A New Model for Predicting Drag Coefficient and Settling Velocity of Coarse Mineral Particles in Newtonian Fluid
Notice bibliographique
Résumé
Efficient transport in vertical pipeline hydraulic lifting systems is vital for coarse-grained ore, necessitating a deep comprehension of the settling traits of coarse mineral particles. In this study, we conducted a series of settling experiments on individual coarse particles in Newtonian fluids with varying viscosities, employing a self-designed and manufactured settling apparatus. A total of 133 sets of experimental data on the free settling of coarse particles in Newtonian fluids were obtained by recording the particle settling process with a high-speed camera and applying image processing techniques. A mechanical model was employed to perform statistical analysis on the experimental data and establish a predictive model for the drag coefficient and an explicit predictive model for the settling terminal velocity of coarse-grained ore in Newtonian fluids. The average relative errors between the predicted values and experimental values of the drag coefficient and settling terminal velocity models are 4.26% and 7.34%, respectively. This confirms the reliability of the provided predicted model, providing a theoretical foundation for determining the hydraulic lifting speed of coarse mineral particles in vertical pipelines for deep mining.
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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 ».