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Enregistrement W2018244525 · doi:10.1115/ht2013-17775

Heat Transfer Through Metal-Foam Heat Exchanger at Higher Temperature

2013· article· en· W2018244525 sur OpenAlexaff
Pakeeza Hafeez, J. Esmaeelpanah, S. Chandra, J. Mostaghimi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMetal foamHeat transferComposite materialHeat exchangerPlate heat exchangerHeat spreaderCombustionPlate fin heat exchangerThermal conductivityCopper in heat exchangersPorosityThermodynamicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open pore metal foams are lightweight and offer high strength, rigidity, and a large heat transfer area per volume. They make efficient heat exchangers because of high thermal conductivity and high permeability. These heat exchangers made of nickel foam are suitable for high temperature application. They can be manufactured by shaping the foam into any desired configuration and depositing metal skins on it using thermal spray deposition method. Combustion based heating system that burns natural gas is designed to understand the heat transfer through metal foam heat exchanger at higher temperature. A test rig has been fabricated to perform heat transfer experiments. The rig is capable of generating hot combustion gases through methane-oxygen premixed combustion chamber. The design of the rig allows exposure of the thermally sprayed nickel foam to hot gases and finally, cooling the metal foam by circulating air through it. The experiments were performed on metal foam and hollow channel to measure the heat transfer enhancement of the metal foam. The surface temperature measurements were done for different flow rates of cooling air. A significant decrease in surface temperature of metal foam was observed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0220,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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