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Nonlinear Analysis of Gas-Water/Oil-Water Two-Phase Flow in Complex Networks

Kataloginformation Katalogdatensatz500184906 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	eng
Hinweise auf parallele Ausgaben	408107421 Druckausg.: ‡Gao, Zhong-Ke: Nonlinear analysis of gas-water/oil-water two-phase flow in complex networks
ISBN	978-3-642-38372-4
Name	Gao, Zhong-Ke
Name	Jin, Ning-De
Name ANZEIGE DER KETTE	Jin, Ning-De
Name	Wang, Wen-Xu
T I T E L	Nonlinear Analysis of Gas-Water/Oil-Water Two-Phase Flow in Complex Networks
Verlagsort	Berlin, Heidelberg ; s.l.
Verlag	Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr	2014
Erscheinungsjahr	2014
Umfang	Online-Ressource (XIII, 103 p. 73 illus., 41 illus. in color, online resource)
Reihe	SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
Notiz / Fußnoten	Description based upon print version of record
Weiterer Inhalt	IntroductionDefinition of flow patterns -- The experimental flow loop facility and data acquisition -- Community detection in flow pattern complex network -- Nonlinear dynamics in fluid dynamic complex network -- Gas-water fluid structure complex network -- Oil-water fluid structure complex network -- Directed weighted complex network for characterizing gas-liquid slug flow -- Markov transition probability-based network for characterizing horizontal gas-liquid two-phase flow -- Recurrence network for characterizing bubbly oil-in-water flows -- Conclusions. .
Titelhinweis	Druckausg.: ‡Gao, Zhong-Ke: Nonlinear analysis of gas-water/oil-water two-phase flow in complex networks
ISBN	ISBN 978-3-642-38373-1
Klassifikation	TGMF
	TGMF1
	TEC009070
	SCI085000
	620.1064
	TA357-359
	UF 4500
Kurzbeschreibung	Understanding the dynamics of multi-phase flows has been a challenge in the fields of nonlinear dynamics and fluid mechanics. This chapter reviews our work on two-phase flow dynamics in combination with complex network theory. We systematically carried out gas-water/oil-water two-phase flow experiments for measuring the time series of flow signals which is studied in terms of the mapping from time series to complex networks. Three network mapping methods were proposed for the analysis and identification of flow patterns, i.e. Flow Pattern Complex Network (FPCN), Fluid Dynamic Complex Network (FDCN) and Fluid Structure Complex Network (FSCN). Through detecting the community structure of FPCN based on K-means clustering, distinct flow patterns can be successfully distinguished and identified. A number of FDCN’s under different flow conditions were constructed in order to reveal the dynamical characteristics of two-phase flows. The FDCNs exhibit universal power-law degree distributions. The power-law exponent and the network information entropy are sensitive to the transition among different flow patterns, which can be used to characterize nonlinear dynamics of the two-phase flow. FSCNs were constructed in the phase space through a general approach that we introduced. The statistical properties of FSCN can provide quantitative insight into the fluid structure of two-phase flow. These interesting and significant findings suggest that complex networks can be a potentially powerful tool for uncovering the nonlinear dynamics of two-phase flows
1. Schlagwortkette	Gas
	Wasser
	Öl
	Mehrphasenströmung
SWB-Titel-Idn	399534946
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-38373-1
Internetseite / Link	Volltext
Siehe auch	Volltext
Siehe auch	Cover

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