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Enregistrement W1505214303 · doi:10.5772/19483

Numerical Modeling and Experimentation on Evaporator Coils for Refrigeration in Dry and Frosting Operational Conditions

2011· book-chapter· en· W1505214303 sur OpenAlexaff
Zine Aidoun, Mohamed Ouzzane, Adlane Bendaou

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefrigerationHeat exchangerRefrigerantHeat transferMechanical engineeringEvaporatorCopper in heat exchangersPlate fin heat exchangerAir source heat pumpsProcess engineeringAir conditioningCondenser (optics)DefrostingHeat transfer enhancementHeat pump and refrigeration cycleEngineeringNuclear engineeringThermodynamicsPlate heat exchangerHeat transfer coefficient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The drive to improve energy efficiency in refrigeration and heat pump systems necessarily leads to a continuous reassessment of the current heat transfer surface design and analysis techniques. The process of heat exchange between two fluids at different temperatures, separated by a solid wall occurs in many engineering applications and heat exchangers are the devices used to implement this operation. If improved heat exchanger designs are used as evaporators and condensers in refrigerators and heat pumps, these can considerably benefit from improved cycle efficiency. Air coolers or coils are heat exchangers applied extensively in cold stores, the food industry and air conditioning as evaporators. In these devices, heat transfer enhancement is used to achieve high heat transfer coefficients in small volumes, and extended surfaces or fins, classified as a passive method, are the most frequently encountered. Almost all forced convection air coolers use finned tubes. Coils have in this way become established as the heat transfer workhorse of the refrigeration industry, because of their high area density, their relatively low cost, and the excellent thermo physical properties of copper and aluminum, which are their principal construction materials. Compact coils are needed to facilitate the repackaging of a number of types of air conditioning and refrigeration equipment: a reduced volume effectively enables a new approach to be made to the modular design and a route towards improving performance and size is through appropriate selection of refrigerants, heat transfer enhancement of primary and secondary surfaces through advanced fin design and circuit configurations. Circuiting, although practically used on an empirical basis, has not yet received sufficient attention despite its potential for performance improvement, flow and heat transfer distribution, cost and operational efficiency. In the specific case of refrigeration and air conditioning, a confined phase changing refrigerant exchanges heat in evaporators with the cold room, giving up its heat. The design and operation of refrigeration coils is adapted to these particular conditions. Geometrically they generally consist of copper tubing to which aluminum fins are attached to increase their external surface area over which air is flowing, in order to compensate for this latter poor convection heat transfer. Coils generally achieve relatively high heat transfer area per unit volume by having dense arrays of finned tubes and the fins are generally corrugated or occasionally louvered plates with variable spacing and number of passes. Internal heat transfer of phase changing refrigerant is high and varies www.intechopen.com Two Phase Flow, Phase Change and Numerical Modeling 28 with flow regimes occurring along the tube passes. Flow on the secondary surfaces (outside of tubes and fins) in cooling, refrigeration or deep freezing, becomes rapidly complicated by the mass transfer during the commonly occurring processes of condensation and frost deposition, depending on the air prevailing conditions. Overall, geometric and operational considerations make these components very complex to design and analyse theoretically.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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