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Enregistrement W2014995199 · doi:10.1115/1.2165203

A Unit Cube-Based Model for Heat Transfer and Fluid Flow in Porous Carbon Foam

2005· article· en· W2014995199 sur OpenAlexafffund
Qirui Yu, Brian E. Thompson, Anthony G. Straatman

Notice bibliographique

RevueJournal of Heat Transfer · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNusselt numberPorosityHeat transferThermal conductivityPressure dropMaterials scienceCube (algebra)Porous mediumUnit cubeSPHERESMechanicsConvective heat transferThermodynamicsFluid dynamicsVoid (composites)GeometryComposite materialReynolds numberPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A unit-cube geometry model is proposed to characterize the internal structure of porous carbon foam. The unit-cube model is based on interconnected sphere-centered cubes, where the interconnected spheres represent the fluid or void phase. The unit-cube model is used to derive all of the geometric parameters required to calculate the heat transfer and flow through the porous foam. An expression for the effective thermal conductivity is derived based on the unit-cube geometry. Validations show that the conductivity model gives excellent predictions of the effective conductivity as a function of porosity. When combined with existing expressions for the pore-level Nusselt number, the proposed model also yields reasonable predictions of the internal convective heat transfer, but estimates could be improved if a Nusselt number expression for a spherical void phase material were available. Estimates of the fluid pressure drop are shown to be well-described using the Darcy-Forchhiemer law, however, further exploration is required to understand how the permeability and Forchhiemer coefficients vary as a function of porosity and pore diameter.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations107
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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