Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 10
 İndirme 1
Prediction of Pressure Gradient in Two and Three-phase Flows in Horizontal Pipes Using an Artificial Neural Network Model
2019
Dergi:  
International Journal of Engineering and Technology Innovation
Yazar:  
Özet:

Abstract Concurrent flow of gas with a mixture of oil and water in production equipment is common necessitating the need for additional investigations to gain more insight and development of more accurate correlations for prediction of flow characteristics including pressure drop. In this study, an experimental study was conducted using air-water and air-water-oil mixtures in a 0.075-m diameter pipe. Superficial gas and liquid velocities ranged from 0.03 to 0.13 m/s and 1.26 to 41.58 m/s respectively. Slug flow was the main flow pattern observed. In addition, transition to annular and annular flow were also observed. Due to the homogeneous nature of the oil-water-air mixture, the three-phase flow was evaluated as a pseudo-two-phase mixture. An Artificial Neural Network (ANN) model developed for the prediction of two- and three- phase pressure drop performed better than all models considered during the evaluation. Generally, it is found that the accuracies for pressure drop were considered adequate.

Anahtar Kelimeler:

0
2019
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








International Journal of Engineering and Technology Innovation

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 295
Atıf : 81
2023 Impact/Etki : 0.083
International Journal of Engineering and Technology Innovation