Heat Transfer to Flat Strips Immersed in a Fluidized Bed
Notice bibliographique
Résumé
Heat transfer to objects immersed in a fluidized bed has been studied extensively across a relatively large range of geometries, though most work has looked at cylinders, a geometry important in power generation fluidized bed applications. As the power generation industry has been the primary stimulant to fluidized bed heat transfer research, very little information is available regarding geometries significant in heat treating applications. In this work, heat transfer to thin flat strips immersed in a fluidized bed is examined. This geometry is important in the steel strap manufacturing industry where many manufacturers use environmentally damaging molten lead baths to heat-treat their product. In order to determine the feasibility of a fluidized bed heat treating system as an alternative to the more hazardous lead-based process, an experimental investigation has been conducted in which Nusselt number data for flat strips with widths in the range of 6.35–25.4 mm are obtained using a laboratory-scale fluidized bed (310 mm diameter). Aluminum oxide sand particles in the range of dp=145–330 μm (50–90 grit) are used as the fluidized media within the fluidized operating range from 0.15Gmf to approximately 10Gmf. The strip orientation angle θo was also varied to establish the position from which maximum heat transfer is obtained. It was found that a decrease in particle diameter, an increase in fluidizing rate, and an increase in sample diameter resulted in an increase in Nusselt number. It was also observed that for the smaller samples tested, a maximum Nusselt number plateau was reached, at approximately G/Gmf=2.5. Finally, it was shown that an increase in θo (from 0 deg to 90 deg) resulted in an increase in Nusselt number. A correlation for the maximum Nusselt number was developed, providing excellent agreement within ±15%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».