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Enregistrement W1991307733 · doi:10.1115/icone22-30313

Experimental Study of Heat Transfer to Supercritical Pressure Water Flowing in a 2×2 Rod Bundle

2014· article· en· W1991307733 sur OpenAlexaff
Han Wang, Qincheng Bi, Linchuan Wang, Haicai Lv, L.K.H. Leung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercritical fluidPressure dropMass fluxMaterials scienceHeat fluxHeat transferBundleThermodynamicsRodMechanicsHeat transfer coefficientComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experiment has recently been performed at Xi’an Jiaotong University to study the wall temperature and pressure drop at supercritical pressures with upward flow of water inside a 2×2 rod bundle. A fuel-assembly simulator with four heated rods was installed inside a square channel with rounded corner. The outer diameter of each heated rod is 8 mm with an effective heated length of 600 mm. Experimental parameters covered the pressure of 23–28 MPa, mass flux of 350–1000 kg/m2s and heat flux on the rod surface of 200–1000 kW/m2. According to the experimental data, it was found that the circumferential wall temperature distribution of a heated rod is not uniform. The temperature difference between the maximum and the minimum varies with heat flux and/or mass flux. Heat transfer characteristics of supercritical water in bundle were discussed with respect to various heat fluxes. The effect of heat flux on heat transfer in rod bundles is similar with that in tubes or annuli. In addition, flow resistance reflected in the form of pressure loss has also been studied. Experimental results showed that the total pressure drop increases with bulk enthalpy and mass flux. Four heat transfer correlations developed for supercritical pressures water were compared with the present test data. Predictions of Jackson correlation agrees closely with the experimental data.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,584

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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