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Enregistrement W4396763185 · doi:10.1002/cjce.25303

Leakage characteristics of plug flow in the case of pipe leakage

2024· article· en· W4396763185 sur OpenAlexvenueno aff
Tao Ren, Wenjun Ma, Jiangbei Huang, Zhiwei Li, Bin Sun

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Henan ProvinceHenan UniversityZhengzhou UniversityChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLeakage (economics)Spark plugPlug flowLeakPetroleum engineeringEnvironmental scienceMechanicsMaterials scienceEngineeringMechanical engineeringPhysicsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to study the changes in two‐phase flow parameters after pipeline damage and the impact of gas injection on water leakage from damaged pipelines, experimental and simulation studies were conducted on the damaged pipelines. The main objective is to compare the void fraction in intact and damaged states and to investigate the factors influencing and variations in gas–liquid leakage flow rates. The results show that increasing the liquid superficial velocity can reduce the difference in void fraction distribution caused by different damage directions. The leakage flow rate is affected by the direction of damage and the superficial velocity of the respective phase. It has been discovered that gas injection in the pipeline can make it easier to find small‐area pipeline damage. The change rate of the volume void fraction shows different changes with the increase in gas proportion in different directions; the shape of the bubble has no bearing on this change.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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