MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2024921896 · doi:10.1115/ht2013-17810

Forced Convection Heat Transfer of a Phase Change Material (PCM) Nanoemulsion

2013· article· en· W2024921896 sur OpenAlexafffund
Ryan Anderson, Masahiro Kawaji, Kenichi Togashi, Ravi Ramnanan-Singh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnergy Institute, City University of New YorkUniversity of TorontoCity University of New York
Mots-clésMaterials sciencePhase-change materialForced convectionHeat transfer coefficientHeat transferThermal energy storageLatent heatThermodynamicsFinConvective heat transferThermalComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phase Change Materials (PCM) are suitable for use in Thermal Energy Storage (TES) systems as they can store and release both sensible heat and latent heat during phase change. This investigation examines the thermophysical properties and heat transfer properties of a beeswax nanoemulsion during forced convection in a circular tube. First, the beeswax nanoemulsion was synthesized using surfactants and water, which possesses a relatively low viscosity to enhance pumpability, as well as a high beeswax percentage by mass for greater latent heat storage capacity. The test section was a circular stainless steel tube, 11.3 mm in diameter and heated uniformly using an Ohmic heating method. To determine the heat transfer coefficient, the inlet and exit nanoemulsion temperatures and tube wall temperatures were measured at several axial locations. The forced convection heat transfer coefficient results were first compared to water in order to verify the setup accuracy as well as the degree of success of the PCM in heat storage ability. The experimental results indicate suitable heat transfer coefficients for a stable beeswax nanoemulsion, making it a potential candidate for charging and discharging thermal energy in thermal storage applications.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,993

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)0,0080,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPhase Change Materials ResearchTravaux en français237 207