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Enregistrement W2008419093 · doi:10.1115/ht2009-88340

Performance Improvement in Pulsating Heat Pipes Using a Self-Rewetting Fluid

2009· article· en· W2008419093 sur OpenAlexaff
Koji Fumoto, Masahiro Kawaji

Notice bibliographique

RevueVolume 3: Combustion, Fire and Reacting Flow; Heat Transfer in Multiphase Systems; Heat Transfer in Transport Phenomena in Manufacturing and Materials Processing; Heat and Mass Transfer in Biotechnology; Low Temperature Heat Transfer; Environmental Heat Transfer; Heat Transfer Education; Visualization of Heat Transfer · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Science and Technology
Mots-clésHeat pipeSurface tensionMaterials scienceWorking fluidBoilingHeat transferTube (container)ThermodynamicsHeat transfer enhancementComposite materialMechanicsHeat transfer coefficient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New experimental results have been obtained on the enhancement of heat transport by a pulsating heat pipe (PHP) using a self-rewetting fluid. Self-rewetting fluids have a property that the surface tension increases with temperature unlike other common liquids. The increasing surface tension at a higher temperature could cause the liquid to be drawn towards a heated surface if a dry spot appears, and improving boiling heat transfer. In the present experiments, 1-butanol was added to water at a concentration of less than 1 wt% to make the self-rewetting fluid. A pulsating heat pipe made from an extruded multi-port tube was partially filled with the butanol-water mixture and tested for its heat transport capability at different input power levels. The experiments showed that the maximum heat transport capability was enhanced by a factor of four when the maximum heater temperature was limited to 120 °C. Thus, the use of a self-rewetting fluid in a PHP has been shown to be highly effective in improving the heat transport capability of pulsating heat pipes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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