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Enregistrement W1967273316 · doi:10.1615/jenhheattransf.v18.i2.50

IN-TUBE CONVECTIVE CONDENSATION UNDER AC HIGH-VOLTAGE ELECTRIC FIELDS

2011· article· en· W1967273316 sur OpenAlexaff
Hossam Sadek, James S. Cotton, C.Y. Ching, M. Shoukri

Notice bibliographique

RevueEnhanced heat transfer/Journal of enhanced heat transfer · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueVacuum and Plasma Arcs
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMechanicsPressure dropVoltageAlternating currentDirect currentVoltage dropSquare waveHeat transfer coefficientHeat transferElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of alternating high-voltage electric fields on heat transfer and pressure drop for tube-side condensation of flowing refrigerant HFC-134a have been investigated. Experiments were performed in a horizontal, single-pass, countercurrent heat exchanger with a rod electrode placed along the center of the tube. Tests were performed with a sine and square wave voltage signals over a range of frequencies, peak-to-peak voltages, and direct current (DC) offset voltage, for a fixed mass flux of 100 kg/m2s, inlet quality of 70%, and heat flux of 10 kW/m2. The heat transfer coefficient was enhanced by a factor up to 2.7 with a similar increase in the pressure drop. An increase in the DC offset voltage and/or the peak-to-peak voltage increased the effective voltage of the applied alternating current (AC) signal, with a consequent increase in both heat transfer and pressure drop. The effect of frequency on heat transfer and pressure drop is strongly influenced by the DC offset voltage and the peak-to-peak voltage of the applied signal. In general, the heat transfer enhancement and pressure drop penalty increased with an increase of frequency at the low-frequency range. The effect of frequency is less prominent as the frequency is increased and has little effect in the high-frequency range.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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