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Enregistrement W4410944881 · doi:10.1002/cjce.25775

A numerical study of prediction method for terminal velocity of rising microbubbles in quiescent liquid by simplified rear stagnant cap model

2025· article· en· W4410944881 sur OpenAlexvenueno aff
C. Zhu, Licheng Sun, Yi Feng, Zhengyu Mo, Jiaxin Zheng, Xin Xu, Min Du

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Science Foundation of Sichuan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMicrobubblesTerminal velocityTerminal (telecommunication)MechanicsPhysicsComputer scienceAcousticsTelecommunicationsUltrasound

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A simplified rear stagnant cap model is employed to analyze the effect of contaminants on terminal velocity of microbubbles rising in quiescent liquid. A dataset of the terminal velocity of microbubbles rising in liquids is collected to validate the numerical method and evaluate the Hadamard‐Rybczynski (H–R) correlation and Stokes' law. Both the experimental data and numerical results indicate the inescapable effects from inertia and contaminants. The numerical results show that a steep fall in surface tangential velocity ahead of the stagnant cap results in a sharp increase in local pressure and the increase of the drag acting on a rising contaminated bubble. The evaluation work proved the rationality of the Sadhal–Johnson correlation, which realizes a quantitative prediction of the drag coefficients for contaminated microbubbles. Inclusive of both the contamination and inertia effects, prediction correlations of the upper and lower thresholds for normalization in the Sadhal–Johnson correlation are replaced by the Schiller–Naumann correlation and Mei et al. correlation, extending its application range from < 1 to < 100, applicable of predicting terminal rising velocities of microbubbles with maximum diameter around hundreds of microns.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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