Numerical Study on the Nucleation Law of Water Vapor Condensation in Laval Nozzle
Notice bibliographique
Résumé
In order to explore the formation of condensed droplets and the process of agglomeration into droplets during the gas-liquid separation in the Laval nozzle, the wet gas is taken as the research object, and the numerical simulation model and control equations for the condensation of wet gas are established, which are simulated by Fluent software the effects of three parameters, the inlet relative humidity, the inlet and outlet pressure ratio and the inlet temperature, on the law of water vapor condensation and nucleation in the supersonic nozzle were analyzed. The results show that the higher the relative humidity is, the greater the peak value of the nucleation rate is, and the location of water vapor nucleation is getting closer to the throat of the nozzle; as the pressure ratio increases, the peak value of the nucleation rate becomes larger, and the pressure ratio is It has an impact on the peak value of the nucleation rate; the lower the inlet temperature, the greater the peak value of the nucleation rate, and the inlet temperature has the greatest influence on the nucleation rate. When the inlet temperature is 285K, the nucleation rate reaches the maximum value and the nucleation position is closest to Throat, that is, the time of nucleation is the shortest, and the position of nucleation is the most forward. Therefore, in the actual application process, the length of the expansion section can be adjusted by the relative humidity of the wet gas, and the equipment can be simplified; at the same time,the dehydration efficiency of the Laval nozzle can be improved by increasing the inlet and outlet pressure ratio or reducing the inlet temperature of the nozzle.
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 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) | 0,004 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».