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Enregistrement W2020754801 · doi:10.1115/1.4024586

Steady-State Performance of a Small-Scale Liquid-to-Air Membrane Energy Exchanger for Different Heat and Mass Transfer Directions, and Liquid Desiccant Types and Concentrations: Experimental and Numerical Data

2013· article· en· W2020754801 sur OpenAlexafffund
Davood Ghadiri Moghaddam, Philip LePoudre, Robert W. Besant, Carey J. Simonson

Notice bibliographique

RevueJournal of Heat Transfer · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHeat exchangerMass transferThermodynamicsMoistureMaterials scienceRepeatabilityChemistryMechanicsChromatographyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A liquid-to-air membrane energy exchanger (LAMEE) is an energy exchanger that allows heat and moisture transfer between air and salt solution flows through a semipermeable membrane. For the first time, a novel small-scale single-panel LAMEE test facility is used to experimentally investigate the effect of the direction of heat and mass transfers for the air and salt solution flows, and the effect of different salt solution types and concentrations on the LAMEE effectiveness. The data for steady-state effectiveness of the LAMEE are compared to the simulation results of a numerical model. Two studies are conducted; first a study based on different heat and mass transfer directions (four test cases), and second a study focused on the influence of solution types and concentration on LAMEE performance. For the first study, NTU = 3 and four different heat capacity ratios (i.e., Cr* = 1, 3, 5, 7) are used, with a LiCl salt solution in the exchanger. Mass and energy balances for all the test cases and the repeatability of the experimental data for the air cooling and dehumidifying test case show that the experimental data are repeatable and within an acceptable uncertainty range. The results show increasing effectiveness with increasing Cr*, and good agreement between the numerical and experimental results for both air cooling and dehumidifying and air heating and humidifying test cases. In the second study, two different salt solutions (i.e., LiCl and MgCl2), and three different concentrations for the LiCl solution (i.e., 25%, 30%, and 35%) are selected to investigate the effect of different salt solution types and concentrations on the performance of the LAMEE. A maximum difference of 10% is obtained for the LAMEE total effectiveness data with the different salt solution types and concentrations. The results show that both the salt solution type and concentration affect the LAMEE effectiveness, and changing the concentration is one way to control the supply air outlet humidity ratio.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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