Machine learning-aided characterization of microbubbles for venturi bubble generator

文丘里效应 外推法 雷诺数 多相流 微气泡 气泡 析因实验 索特平均直径 计算机科学 人工智能 喷嘴 机械工程 机械 模拟 机器学习 数学 声学 工程类 超声波 统计 物理 并行计算 湍流 入口
作者
Jian Ruan,Hang Zhou,Zhiming Ding,Yaheng Zhang,Luhaibo Zhao,Jie Zhang,Zhiyong Tang
出处
期刊:Chemical Engineering Journal [Elsevier BV]
卷期号:465: 142763-142763 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.cej.2023.142763
摘要

The characterization of microbubbles for venturi tube is important for the associated industrial applications, but still challenging due to the coupling effects of numerous operating factors. Here, we report a machine learning (ML)-aided approach for predicting the characteristics of microbubbles generated by venturi tube. Full factorial design of experiments (DOE) was first carried out, followed by the image post-processing to obtain multi-dimensional dataset. After data cleaning, MLP (Multi-Layer Perception), random forest (RF) and Catboost models were trained to correlate the Sauter mean diameter (ds) to five operating features, namely, throat-to-outlet ratio β, divergent angle θ, gas-to-liquid ratio α, gas Reynolds number Reg and liquid Reynolds number Rel. All three ML models provide excellent predictability on ds, while the Catboost model displays the best extrapolation performance in three investigated scenarios. Internal importance analysis shows that the throat size and Reg play the greatest and least influence on ds, respectively. We also explored the mathematical fitting approach based on obtained experimental dataset. The results show that ML models deliver improved predictive performance over mathematical model, but the latter provides better mechanistic interpretability. This work demonstrates the great potential of ML in the gas–liquid multiphase flow.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
隐形曼青应助自然的梦松采纳,获得30
1秒前
4秒前
阳光蛋挞完成签到,获得积分10
4秒前
领导范儿应助xiao123789采纳,获得10
4秒前
852应助sujustin333采纳,获得10
5秒前
yw完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
8秒前
9秒前
漂亮芸关注了科研通微信公众号
9秒前
念所三旬完成签到,获得积分10
9秒前
淡淡母鸡完成签到,获得积分10
9秒前
yiqingLin完成签到,获得积分10
10秒前
Cpp完成签到 ,获得积分10
10秒前
小陈完成签到,获得积分10
10秒前
朴实的之桃关注了科研通微信公众号
10秒前
斯文觅云完成签到 ,获得积分10
10秒前
阳光蛋挞发布了新的文献求助10
11秒前
优秀沛春完成签到,获得积分10
11秒前
MSl完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
xiao123789发布了新的文献求助10
14秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
14秒前
14秒前
16秒前
呵呵完成签到,获得积分10
16秒前
充电宝应助甜晞采纳,获得10
17秒前
17秒前
lihua发布了新的文献求助10
18秒前
泡沫发布了新的文献求助10
19秒前
YIHAO关注了科研通微信公众号
19秒前
慕青应助Paakchuk采纳,获得10
20秒前
程程程完成签到,获得积分10
20秒前
Catalina完成签到,获得积分10
20秒前
无限尔云发布了新的文献求助10
21秒前
23秒前
orixero应助丂枧采纳,获得10
24秒前
25秒前
现代的访曼应助lihua采纳,获得20
25秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969557
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514377
关于积分的说明 11173836
捐赠科研通 3249692
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794979
邀请新用户注册赠送积分活动 875537
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804836