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Enregistrement W4392246278 · doi:10.1016/j.jaerosci.2024.106354

Effect of Lagrangian time scales on the statistical simulations of droplet penetration through turbulent pipe flows

2024· article· en· W4392246278 sur OpenAlexafffund
Zachary R. Milani, F. S. Razavi, Nick Ogrodnik, T. Kamoru, Edgar Matida

Notice bibliographique

RevueJournal of Aerosol Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensCarleton UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTurbulenceReynolds numberMechanicsLarge eddy simulationDissipationPenetration (warfare)Random walkDirect numerical simulationPhysicsStatistical physicsMaterials scienceThermodynamicsMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penetration of droplets in fully-developed turbulent pipe flows (vertical configuration) was studied numerically. Two Reynolds numbers ( R e D = 37,700 and 11,700) based on the pipe diameter were used in the simulations. Statistics used in the single-phase flow characterization (mean velocities, root mean square fluctuation velocities , and turbulence dissipation rate) were obtained from the law of the wall relationships in addition to curve-fitting from direct numerical simulation (DNS) data found in the literature. The droplet phase was simulated using a one-way coupling Lagrangian random-walk eddy interaction model (EIM). Monodispersed droplets, ranging from 1.78 to 26 . 83 μ m , were released separately in the pipe-flow computational domain. A modified eddy lifetime, based on local turbulent Reynolds numbers ( R e λ T ) and velocity fluctuations perpendicular to the walls, is proposed. Simulation results of droplet penetration show relatively good agreement against experimental data obtained from the literature.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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