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Enregistrement W1849529054 · doi:10.1080/10789669.2012.733644

Heat flux variations of an infrared tube heater at low and medium firing rates

2013· article· en· W1849529054 sur OpenAlexaff
Samer Hassan

Notice bibliographique

RevueHVAC&R Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiative Heat Transfer Studies
Établissements canadiensBecton Dickinson (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat fluxFlux (metallurgy)Materials scienceTube (container)InfraredMechanicsEnvironmental scienceHeat transferOpticsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiant heat flux has been measured on a floor from an infrared tube heater using a calibrated heat flux sensor. Knowledge of heat flux in combination with other comfort parameters, such as ambient air temperature, air velocity, metabolic rate, and draft, will help to determine and establish thermal comfort zones. Iso-flux curves were determined for a region where the heat flux varies from 31.69 BTU/hr.ft2 to 63.40 BTU/hr.ft2 (100 W/m2 to 200 W/m2), with this range being selected as an illustrating example. A medium firing rate in the range of 130,000 BTU/h (38.10 kW) and a low firing rate in the range of 60,000 BTU/h (17.58 kW) were used. Heat flux was measured for heights of the tube-reflector assembly above the floor from 100 in. (2.54 m) to 12 ft (3.66 m). Results show that the average and maximum heat flux measured decreases with the height for both firing rates. The heat flux measured on the floor from a low firing rate heater is less than that from a high firing rate heater. Numerical simulation has also been performed to predict the experimental measurements, and results show good agreement between the two techniques. By increasing the height of infrared tube heaters having low firing rates, the same heat flux range can nearly be achieved as for infrared tube heaters having medium firing rates installed at lower heights. In addition, bounded coverage areas on a floor for the heat flux zones have also been calculated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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