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Enregistrement W4415759104 · doi:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2025.128048

Oxygenation of flow at an elbow deflector: characterisation of air pocket and bubble plume formation and subsequent mass transfer

2025· article· en· W4415759104 sur OpenAlexafffund
Pouria Rahmati, S. Y. Lo, Susan Gaskin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Heat and Mass Transfer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensMPB Technologies & Communications (Canada)McGill University
Organismes subventionnairesMitacsFaculty of Engineering, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésBubbleMass transferFlow (mathematics)PlumeOxygenationElbow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydropower, an important renewable energy source for climate change mitigation, presents downstream environmental impacts, particularly regarding low dissolved oxygen levels. Draft tube aeration using an elbow deflector as a retrofit solution to increase dissolved oxygen levels downstream is investigated. An experimental rig was built to investigate air pocket and bubble dynamics, oxygenation rates, aspiration potential and energy loss in a vertical conduit, in which the buoyancy force and the water flow are co-directional, for a range of relative flow velocities ( U/U 0 = 0.54 – 1, Re O ( 10 5 ) ) and air-water void ratios ( Φ= 0 – 4.4%). Increasing air flow rates results in larger bubbles, while increasing the water flow velocity results in a decrease in the bubble sizes shed from the air pocket. The oxygen transfer coefficient ( k L a ) represented by the Sherwood number increases linearly with relative water velocity and void ratio, due to smaller bubbles and increased surface area. Dimensional analysis is used to develop an equation expressing the Sherwood number as a function of Reynolds number (flow velocity) and air-water void ratio. Self-aspiration potential increases with velocity. Energy loss across the deflector increases with velocity and with air pocket formation. An increased understanding of the oxygenation processes in draft tube aeration techniques will lead to environmental benefits.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,382

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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