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Enregistrement W2036303768 · doi:10.1115/mnhmt2009-18010

Experimental Investigation of Flow Boiling Heat Transfer Characteristics of FC-72 in Cross-Linked Microchannel Heat Sinks Using Thermochromatic Liquid Crystals

2009· article· en· W2036303768 sur OpenAlexaff
Ayman Megahed, Ibrahim Hassan, Kristina J. Cook

Notice bibliographique

RevueASME 2009 Second International Conference on Micro/Nanoscale Heat and Mass Transfer, Volume 2 · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleate boilingMicrochannelHeat transfer coefficientHeat sinkHeat fluxBoilingCritical heat fluxThermodynamicsHeat transferMaterials scienceHydraulic diameterMass fluxMechanicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigates the effect of cross-links on flow boiling heat transfer characteristics in rectangular microchannel heat sinks, using FC-72 as the working fluid. The silicon test section consists of 45 cross-linked microchannels, measuring 16 mm in length, with a hydraulic diameter of 248 μm. The parameters investigated include mass flux, heat flux, and exit quality, ranging from 99–275 kg/m2s, 7.2–88.8 kW/m2, and 0.01–0.71, respectively. Thermochromatic liquid crystals have been used in the present study as full-field surface temperature sensors to map the temperature distribution on the heat sink surface. The flow boiling heat transfer coefficient shows a different trend in the cross-linked design relative to the straight microchannel design. The flow boiling heat transfer coefficient increases with increasing exit quality at a constant mass flux, which is caused by the domination of the nucleation boiling mechanism in the cross-link region. The predictions obtained from the existing heat transfer correlations found in the literature significantly under-estimate the present heat transfer measurements, except for the Yu et al. (2002) correlation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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