Air-water-sand three-phase jets in crossflow, Part II: Velocity distributions and turbulence characteristics of bubbles and sand particles
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the velocity and turbulence characteristics of bubbles and sand particles in air-water-sand three-phase jets in crossflow, building upon the phase concentration analysis presented in Part I. Bubble Image Velocimetry (BIV) and Particle Tracking Velocimetry (PTV) were employed to quantify these parameters under varying initial jet conditions, including different sand concentrations, slurry (water-sand) flow rates, and air flow rates. The presence of negatively buoyant sand particles reduced peak bubble rising velocities by up to 15 %, while simultaneously enhancing bubble turbulence intensities by approximately 15 %. Slurry flow rate exhibited a pronounced effect, increasing peak bubble rising velocities by 70 % and sand vertical velocities by 88 %. Higher slurry flow rates also delay the development of streamwise bubble velocity along the jet trajectory and promote a more uniform distribution of bubble turbulence intensity. The transition height of sand particles—from rising to settling—decreased with increasing initial sand concentration but increased with higher slurry flow rates. A predictive model was developed to characterize this transition, demonstrating strong agreement with experimental data (R 2 = 0.97). The turbulence intensity of sand particles peaked near the upstream shear layer and sharply decreased in the settling region, reflecting a steady deposition process. • Velocity and turbulence of bubbles and sand particles were revealed. • Sand particles reduced bubble rising velocity but enhanced bubble turbulence. • Increased slurry flow rate elevated both bubble and sand vertical velocities. • A predictive model was developed for sand transition from rising to settling. • Sand turbulence intensity dropped rapidly from the rising to the settling region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».