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Enregistrement W1762490694 · doi:10.1115/imece2014-36560

Effect of Free Stream Turbulence on Air Cooling of a Surrogate PV Panel

2014· article· en· W1762490694 sur OpenAlexaff
Frantzis Iakovidis, David S.‐K. Ting

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNusselt numberTurbulenceTurbulence kinetic energyMechanicsReynolds numberHeat transferLaminar flowWind tunnelHeat transfer coefficientK-epsilon turbulence modelIntensity (physics)Forced convectionPhysicsMaterials scienceThermodynamicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flow over a heated flat plate (surrogate photovoltaic panel) was investigated experimentally in a closed loop wind tunnel to examine the influence of free stream turbulence intensity on the convection heat transfer coefficient. First, the near laminar (background turbulence intensity < 0.5%) free stream case was considered at velocities ranging from 4 to 10 m/s; this resulted in Reynolds numbers ranging from 1 × 105 to 2.4 × 105 based on the plate length. The turbulence free stream case was realized by installing an orificed perforated plate upstream to generate turbulence intensities of 4, 8 and 12% at the leading edge of the surrogate panel. Local heat transfer coefficient and Nusselt number were determined along the span of the plate for each case; Nusselt number was presented in terms of Reynolds number and turbulence intensity. It was revealed that by increasing the turbulence intensity from 4% to 12% the rate of heat transfer increased up to ∼40%, such considerable increase can significantly improve performance of some applications such as PV panels.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,997

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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