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Enregistrement W1988420433 · doi:10.1115/1.1929787

Effect of Buoyancy on Heat Transfer in Supercritical Water Flow in a Horizontal Round Tube

2005· article· en· W1988420433 sur OpenAlexaff
Majid Bazargan, D. Fraser, Vijay Chatoorgan

Notice bibliographique

RevueJournal of Heat Transfer · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercritical fluidBuoyancyHeat transferNatural convectionMechanicsSupercritical flowWork (physics)ThermodynamicsMaterials scienceHeat fluxEnvironmental sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat transfer to supercritical water and buoyancy∕natural convection effects are becoming increasingly important areas of research due to current trends in nuclear reactor design and supercritical water oxidation facilities. A pilot-scale supercritical water oxidation loop was constructed at the University of British Columbia. For this work, the facility was used to study the relative importance of buoyancy effects on supercritical water flowing in a horizontal pipe. Local heat transfer coefficients at the top and bottom surfaces of the horizontal test section were systematically measured over a wide range of conditions at supercritical pressures between 23 to 27 MPa, uniform heat fluxes were up to 310kW∕m2, and the mass flux ranged from 330 to 1230kg∕m2s. It was found that neglecting buoyancy effects could cause large discrepancies between the predictions of available empirical correlations and the experimental data. The data was used to assess available criteria for the buoyancy-free region during horizontal supercritical fluid flows. The criterion of Petukhov and Polyakov, which, for the range of parameters in this study, was found to be accurate in predicting the onset of buoyancy effects. The experimental investigation is confined to supercritical flows with heat addition only. Hence, no heat loss conditions at supercritical temperatures were investigated.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations124
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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