The use of patterned heating in controlling pressure losses within sloping channels
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of utilizing heating patterns as a drag-reduction tool in sloping channels is analysed. The usefulness of heating is judged by determining the pressure gradient required to maintain the same flow rate as in the isothermal case. The key to reducing pressure loss is the formation of separation bubbles, although these bubbles are washed away at relatively large Reynolds numbers. The bubbles reduce the direct contact between the stream and the side walls, thereby reducing the friction experienced by the flow. Moreover, the fluid inside the bubbles tends to rotate, a motion provoked by longitudinal temperature gradients. This rotation also seems to reduce the resistance. On the other hand, the existence of the bubbles tends to obstruct the stream, increasing the flow resistance. In general, channels oriented close to horizontal experience a relatively small pressure loss, but this loss grows markedly as the channel inclines towards the vertical. When modest heating is applied, the pressure loss is approximately proportional to the square of the associated Rayleigh number. It is also shown that if the heating wavelength is too short or too long, the heating loses its effectiveness. In certain circumstances, it turns out that the theoretical pressure-gradient reduction achieved by judicious heating is so large that it exceeds the pressure gradient required to drive the flow in the isothermal problem. The conclusion is that in these instances, a pressure gradient of the opposite sign must be applied to prevent flow acceleration.
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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 ».