Assessment of two‐phase slug frequency correlations in horizontal pipes under different operational conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate prediction of the slug frequency in horizontal pipe flow is essential for appropriate design and operation in various industrial processes. This study provides a comprehensive review of existing empirical correlations for slug frequency in horizontal pipes, highlighting their limitations and applicability. A total of 36 correlations were examined, and 1083 data points were collected from experiments using pipes with inner diameters ranging from 3.7 to 150 mm. The correlations were categorized based on pipe diameter and gas–liquid working fluids. The correlations based on the Froude number had the best performance for superficial liquid velocities within the range of v SL = 0.502–1.505 m/s, with a maximum mean relative difference (MRD) of ±30% and a mean absolute relative difference (MARD) of 40% for superficial gas velocities v SG greater than 1 m/s. The Strouhal number produced the most effective correlations for most of the datasets examined in slug frequency testing. In contrast, the air–oil slug frequency correlations were unable to accurately predict the air‐water experimental data, except for that of Al‐Safran (2016), which was limited to small‐diameter pipes. 909 data points were used to evaluate slug frequency for high viscous fluids; the results showed that the correlation of Baba et al. (2017) provided the best prediction performance, with a maximum MRD of 30%.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».