Comparison and Improvements of Correlations for Film Boiling in Tubes
Notice bibliographique
Résumé
Two methodologies to predict film boiling heat-transfer coefficient have been assessed against experimental wall-temperature measurements obtained under steady-state conditions with water flow inside vertical tubes. One of these methodologies employs heat flux as the independent parameter while the other uses wall temperature as the independent parameter. The film boiling heat transfer consists of developing and fully developed film-boiling regions. Film boiling heat-transfer coefficients are predicted using the film boiling look-up tables for fully developed flow. Developing film-boiling effect is accounted for using modification factors to the fully developed heat-transfer coefficient. Wall-temperature distributions along uniformly heated tubes were established using a semi-analytical scheme and compared against measurements. Both methodologies have provided good predictions. However, the overall prediction accuracy for the heat-flux-based correlation is slightly better than that for the wall-temperature-based correlation. Wall temperatures predicted with the heat-flux-based correlation follow closely measurements at the developing post-dryout region. The wall superheat correlation predicts a sharp temperature rise once the critical heat flux is exceeded, resulting in discrepancies between predictions and measurements of wall temperature and overpredictions of the maximum temperature. The wall-temperature-based modification factor for the developing film-boiling region has been revised using the tube heat-transfer database to improve the prediction accuracy of the wall temperature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».