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Enregistrement W2031484667 · doi:10.1615/computthermalscien.2011003483

EFFECTS OF BUOYANCY ON THE PERFORMANCE OF A VERTICAL DOUBLE-PIPE HEAT EXCHANGER

2011· article· en· W2031484667 sur OpenAlexaff
Ionut Voicu, Nicolas Galanis, Thierry Maré

Notice bibliographique

RevueComputational Thermal Sciences An International Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNusselt numberAnnulus (botany)MechanicsMaterials scienceBuoyancyThermodynamicsHeat transferHeat fluxForced convectionHeat exchangerConvective heat transferThermal conductionNatural convectionConcentric tube heat exchangerHeat transfer coefficientReynolds numberTurbulencePhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CFD simulations of heat transfer between two fluids in a parallel-flow vertical double-pipe heat exchanger, taking into consideration conduction in the walls, viscous dissipation, variable fluid properties, and axial diffusion in the fluids, illustrate the effects of buoyancy on the velocity and temperature profiles as well as on the Nusselt numbers and friction coefficients. In particular, the results show that flow reversal occurs at different positions depending on the flow direction. In the developing region, the fluid bulk temperatures, the wall temperature, and the local Nusselt numbers for both fluids depend on the flow direction. For the conditions under consideration, the Nusselt number for the fully developed flow in the inner pipe lies between the corresponding forced convection values for the constant heat flux and constant temperature conditions, while the one in the annulus is smaller than both these forced convection values. It is established that the flow and thermal fields in the inner cylinder and the annulus cannot be predicted correctly by studying each one separately since the thermal condition at the solid wall separating the two fluids depends on flow characteristics such as the Richardson number in the inner tube.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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