![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Purchase $39.95Стр 1 из 8Следующая ⇒
Uncertainties in key transport variables in homogeneous slurry flows in pipelines · Christian F. Ihle · Aldo Tamburrino · Advanced Mining Technology Center, Universidad de Chile, Av. Tupper 2007, 3rd Floor, 8370451 Santiago, Chile · Department of Civil Engineering, Universidad de Chile, Blanco Encalada 2002, 8370449 Santiago, Chile · Received 16 January 2012. Accepted 2 March 2012. Available online 26 April 2012. · https://dx.doi.org/10.1016/j.mineng.2012.03.002, How to Cite or Link Using DOI · Cited by in Scopus (0) · Permissions & Reprints View full text
Purchase $39.95
Abstract Several concentrate and tailing pipelines use leak detection systems to predict system ruptures and minimise response times in case of or before the occurrence of pipeline ruptures. Those of internal type compare a set of model predictions for pressure losses and flows with actual readings from the system. Input data including solids specific gravity, concentration by weight or rheology curves, obtained either from periodic measurement campaigns or from installed instrumentation, are used to define values for rheological parameters such as the viscosity to be considered for such computations of head losses. In the present paper, an analysis of propagation of different error sources on the rheology identification and eventually on the computation of the head losses is proposed to investigate the relevance of system instrumentation accuracy and indirect errors derived by lack of instrument parameter update. A simple model for the calculation of friction losses for homogeneous Bingham fluids in the hydraulically smooth turbulent flow, a common regime found in copper and iron slurries, was considered. Assuming standard models to link the solids volume concentration with viscosity, uncertainties between 7% and 12% on the latter parameter are predicted for various conditions and variants of the referred mixtures. This is predicted to propagate to values between 10% and 20% on unit head loss uncertainties, provided errors between 5% and 10% on flow metering. Results suggest the inconvenience of rheology inference when using indirect leak detection systems, in favour of online or very frequent rheometric measurement during the transport process. Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок. — Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта. — Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы). — SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание. SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Зарегистрироваться и Начать продвижение Highlights ► Leak detection systems are crucial for damage prevention in slurry pipelines. ► Input data in pipelines have direct and indirect measurement and input errors. ► Uncertainties in concentration and solids specific gravity propagate to viscosity. ► Overall errors close to 10 calculations. Keywords · Environmental; · On-line analysis; · Process instrumentation; · Sulphide ores; · Iron ores Figures and tables from this article: Fig. 1. Darby et al., 1992 friction factor, f, as defined in (3), for different Hedströ m numbers, in terms of the Reynolds number renormalized by the critical Reynolds number Rec , HP, given by (6), multiplied by a safety factor n. For the cases presented here, n = 4.
|