Behavior of small water droplets in a highly viscous flow in a converging and diverging channel
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the evolution of water droplets moving in a highly viscous bulk flow (e.g., bitumen) has attracted increasing attention in the context of numerous separation technologies due to various issues relating to the environment (re-use of water) and engineering failures (corrosion of pipelines). With this in mind, the main objectives of this work are to explore the dynamics of water droplets with a diameter of seven micrometers, moving in highly viscous bitumen flowing through a smoothly converging and diverging 11-micron channel using three-dimensional (3D) and two-dimensional (2D) droplet-resolved simulations and to adjust an existing population balance model (PBM) to predict geometry-driven coalescence for different flow rates. The Eulerian–Eulerian (EE) method coupled with a new PBM is used to predict the behavior of water droplets with a diameter of 7 μm. Numerical simulations were carried out for various capillary numbers (0.1<Ca<3) and compared with the volume of fluid method combined with the level-set function (CLSVOF). Adaptive mesh refinement (up to six levels) was used in 3D and 2D CLSVOF simulations, producing interface cells measuring up to 30 nm. Good agreement was observed between EE-PBM and CLSVOF models. For comparison, we show the results of 2D CLSVOF simulations. This new PBM model can be used to predict water–oil separation in new cascade-formed geometries to enhance the coalescence of water droplets in highly viscous bulk flows.
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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 ».