Experimental analysis of the effect of water pressure on the atomization performance of a Linear Laval nozzle and comparison with numerical analysis
Notice bibliographique
Résumé
Inhaling dust can lead to respiratory diseases, and dust accumulation in the workplace can pose fire and \nexplosion hazards. Traditional dust removal nozzles require high water pressure and produce large droplet \ndiameters. The Laval nozzle, utilizing a converging-diverging section to accelerate fluid to supersonic speeds, \nachieves finer droplets and a more concentrated particle size distribution. However, curved Laval nozzle is \ndifferent to manufacture. To study the effect of water pressure on the atomization performance of a Linear \nLaval nozzle, a laser particle analyzer and a camera were used to test the droplet size and atomization angle. \nThese results were compared with numerical analysis. The findings indicate that as the water pressure increases \nfrom 0.1 MPa to 0.5 MPa, the dropletsʼ Sauter Mean Diameter (SMD) increases almost linearly. At the same \ntime, the spray angle tends to decrease. Both experimental and numerical analyses show the same trend. At \na water pressure of 0.1 MPa, the atomization performance of the Linear Laval nozzle is optimal. Compared \nto traditional nozzles, the water pressure is significantly reduced, and the D(3,2) droplet diameter is notably \nsmaller. Moreover, the atomization angle is considerably increased. The spray effect has been significantly \nimproved
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».