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Enregistrement W4392125085 · doi:10.1063/5.0189379

Three-dimensional numerical investigation of a suspension flow in an eccentric Couette flow geometry

2024· article· en· W4392125085 sur OpenAlexaff
Ayoub Badia, Enzo d’Ambrosio, Yves D’Angelo, François Peters, Laurent Lobry

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésEccentricity (behavior)Couette flowPhysicsMechanicsNewtonian fluidTaylor–Couette flowNon-Newtonian fluidFlow (mathematics)Classical mechanicsSuspension (topology)GeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the influence of eccentricity on flow characteristics and particle migration in Couette geometries. The study involves numerical simulations using the recent frame-invariant model developed by Badia et al. [J. Non-Newtonian Fluid Mech. 309, 104904 (2022)]. The study begins with a two-dimensional analysis, focusing first on the Newtonian fluid in order to thoroughly characterize the specific properties of this flow configuration. Next, the impact of eccentricity on particle migration in an isodense suspension is examined by numerical simulations based on the experiments conducted by Subia et al. [J. Fluid Mech. 373, 193–219 (1998)]. Furthermore, the study is extended to include a full three-dimensional analysis of a dense suspension flow in an eccentric Couette geometry based on resuspension experiments conducted by Saint-Michel et al. [Phys. Fluids 31, 103301 (2019)] and D'Ambrosio et al.[J. Fluid Mech. 911, A22 (2021)]. The main objective of the latter study is to investigate the influence of eccentricity on the resuspension height and on the calculation of the particle normal stress in the vertical direction through the volume fraction profile analysis. Our results show that even minimal eccentricity can lead to significant changes compared to the centered case.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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