MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2028965682 · doi:10.1115/imece2012-87468

An Analytical Model of Flow Boiling Heat Transfer for Slug Flow in a Single Circular Horizontal Micro-Channel

2012· article· en· W2028965682 sur OpenAlexaff
Amen Younes, Ibrahim Hassan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlug flowVapor qualityHeat transfer coefficientNucleate boilingThermodynamicsHeat transferLaminar flowMaterials scienceMechanicsBoilingCritical heat fluxHeat fluxOpen-channel flowFlow (mathematics)Isothermal flowTwo-phase flowPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slug flow is one of the most common flow patterns that occur during flow boiling in horizontal micro-channels. In the present work, an analytical model of flow boiling heat transfer is developed for slug flow in a single circular horizontal micro-channel under a uniform heat flux. The heat transfer is affected mainly by the liquid film thickness confined between the vapor slug and the channel wall. For more physical and reliable flow boiling heat transfer model, the liquid film thickness variation and pressure gradient effects on the flow boiling heat transfer coefficient are considered. The influence of vapor quality on heat transfer coefficient, vapor velocity and liquid film velocity is studied. The model is constructed based on the conservation equations of the separated two phase flow. The interphase surface is assumed to be smooth and the flow is a laminar flow. The obtained model applied for flow boiling of R-134a refrigerant in the slug flow at a narrow vapor quality range (0.0 < x < 0.1). The heat transfer coefficient showed a high increase close to the low vapor quality while decreases gradually after the peak. Furthermore, the vapor velocity increases linearly by increasing the vapor quality while, the liquid film velocity decreases.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,789

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)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHeat Transfer and Boiling StudiesTravaux en français237 207