Effect of inlet water vapor mass fraction on flow characteristics in Laval nozzle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Laval nozzle is an important component of the supersonic cyclone to achieve the change of gas–liquid two-phase, and the condensation characteristics of the Laval nozzle have an important influence on the separation performance of the supersonic cyclone. In this work, the effect of inlet water vapor mass fraction on the condensation characteristics in the Laval nozzle was investigated using numerical simulation and experimental methods by establishing a three-dimensional numerical model of air-water vapor supersonic condensation flow. The flow field structures in the Laval nozzle under different inlet water vapor mass fractions were investigated, including Mach number, pressure, and temperature and the effects of the inlet water vapor mass fraction on the liquefaction characteristics in the Laval nozzle were investigated. In addition, the droplet distribution in the Laval nozzle were also tested by a particle image velocimetry (PIV) experimental system. The comparison of simulation and experimental results indicates that the numerical model established in this work can effectively describe the real flow situation in the Laval nozzle. The results show that the inlet water vapor mass fraction has a little effect on the flow field structure in the Laval nozzle, and has the significant impact on the water vapor condensation characteristics. With increasing the inlet steam mass fraction from 5 % to 12.5 %, the nucleation rate, droplet number, and separation efficiency in the Laval nozzle increase to 4.05 × 10 21 kg −1 s −1 , 3.67 × 10 14 kg −1 , and 79.4 %, respectively, and when further increasing the inlet steam mass fraction to 15 %, these parameters decrease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».