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Enregistrement W4409159864 · doi:10.1063/5.0264107

Air–water interactions during rapid filling of a closed horizontal pipe

2025· article· en· W4409159864 sur OpenAlexaff
Yaohui Chen, Pengcheng Li, Zhaodan Fei, Han Zhang, David Z. Zhu, Shangtuo Qian

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhysicsMechanicsAir waterMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid filling processes in urban water infrastructure, involving open-channel to pressurized flow transitions with complex air–water interactions, require precise understanding of transient pressure surges, air entrapment and air discharge mechanisms. This study establishes the first experimental framework classifying rapid pipe filling into four distinct stages: advancing bore (stage I), reflection bore (stage II), air intrusion bore (stage III), and residual air release with subsequent inertial oscillations (stage IV). Quantified parameters including bore speeds, pressure and air discharge rate evolutions during each stage, are systematically correlated with gate opening and inlet head, establishing novel predictive relationships. The arrival of the reflection and pipe-filling bores at the shaft can induce significant pressure surges, with peak magnitudes reaching 2.3 times the inlet head through newly identified scaling law dependent on operational parameters. The advancing, reflection and air intrusion bores all cause significant air discharge through the shaft, and an expression for the maximum air discharge rate is obtained. Critically, over 90% of the initial air is expelled during stages I–III, with 28%–77% expelled in stage I, which accounts for less than 11% of the total filling duration. The air discharge volume in stage I increases as the gate opening and inlet head increase. These findings provide a critical foundation for the development of validated transient air–water flow models, predictive mitigation of pressure surge risks, and optimization of resilient urban water infrastructure.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,495

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 GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations6
Publié2025
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Résumé présentoui

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