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Enregistrement W2022015974 · doi:10.1108/09615530710730193

Buoyancy effects on upward and downward laminar mixed convection heat and mass transfer in a vertical channel

2007· article· en· W2022015974 sur OpenAlexaff
Brahim Benhamou, Nicolas Galanis, M. El‐Ganaoui

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Numerical Methods for Heat &amp Fluid Flow · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuoyancyMechanicsLaminar flowHeat transferThermodynamicsConvective heat transferChurchill–Bernstein equationFlow (mathematics)CondensationNusselt numberMaterials scienceReynolds numberTurbulencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The objective of the present study is to investigate numerically the effects of thermal and buoyancy forces on both upward flow (UF) and downward flow (DF) of air in a vertical parallel‐plates channel. The plates are wetted by a thin liquid water film and maintained at a constant temperature lower than that of the air entering the channel. Design/methodology/approach The solution of the elliptical PDE modeling the flow field is based on the finite volume method. Findings Results show that buoyancy forces have an important effect on heat and mass transfers. Cases with evaporation and condensation have been investigated for both UF and DF. It has been established that the heat transfer associated with these phase changes (i.e. latent heat transfer) may be more or less important compared with sensible heat transfer. The importance of these transfers depends on the temperature and humidity conditions. On the other hand, flow reversal has been predicted for an UF with a relatively high temperature difference between the incoming air and the walls. Originality/value Contrary to most studies in channel heat and mass transfer with phase change, the mathematical model considers the full elliptical Navier‐Stokes equations. This allows one to compute situations of flow reversal.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations34
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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