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Enregistrement W4407015323 · doi:10.1016/j.ijmst.2025.01.002

Multi-frequency formation mechanism and modulation strategy of self-priming enhanced submerged pulsed waterjet

2025· article· en· W4407015323 sur OpenAlexaff
Haojie Jia, Yanwei Liu, Weiqin Zuo, Hongkai Han, Ping Chang, Mohammad Waqar Ali Asad, Guozhong Hu, Jian Miao, Hani S. Mitri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mining Science and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMechanism (biology)Priming (agriculture)Modulation (music)EngineeringMaterials scienceAcousticsPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under submerged conditions, compared with traditional self-excited oscillating pulsed waterjets (SOPWs), annular fluid-enhanced self-excited oscillating pulsed waterjets (AFESOPWs) exhibit a higher surge pressure through self-priming. However, their pressure frequency and cavitation characteristics remain unclear, resulting in an inability to fully utilize resonance and cavitation erosion to break coal and rock. In this study, high-frequency pressure testing, high-speed photography, and large eddy simulation (LES) are used to investigate the distribution of the pressure frequency band, evolution law of the cavitation cloud, and its regulation mechanism of a continuous waterjet, SOPW, and AFESOPW. The results indicated that the excitation of the plunger pump, shearing layer vortex, and bubble collapse corresponded to the three high-amplitude frequency bands of the waterjet pressure. AFESOPWs have an additional self-priming frequency that can produce a larger amplitude under a synergistic effect with the second high-amplitude frequency band. A better cavitation effect was produced after self-priming the annulus fluid, and the shedding frequency of the cavitation clouds of the three types of waterjets was linearly related to the cavitation number. The peak pressure of the waterjet and cavitation erosion effect can be improved by modulating the waterjet pressure oscillation frequency and cavitation shedding frequency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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