Comparison of Existing Supercritical Carbon Dioxide Heat Transfer Correlations for Horizontal and Vertical Bare Tubes
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a thorough analysis of ability of various heat transfer correlations to predict wall temperatures and Heat Transfer Coefficients (HTCs) against experiments on internal forced-convective heat transfer to supercritical carbon dioxide conducted by Koppel [1], He [2], Kim [3] and Bae [4]. It should be noted the Koppel dataset was taken from a paper which used the Koppel data but was not written by Koppel. All experiments were completed in bare tubes with diameters from 0.948 mm to 9 mm for horizontal and vertical configurations. The datasets contain a total of 1573 wall temperature points with pressures ranging from 7.58 to 9.59 MPa, mass fluxes of 400 to 1641 kg/m2s and heat fluxes from 20 to 225 kW/m2. The main objective of the study was to compare several correlations and select the best of them in predicting HTC and wall temperature values for supercritical carbon dioxide. This study will be beneficial for analyzing heat exchangers involving supercritical carbon dioxide, and for verifying scaling parameters between CO2 and other fluids. In addition, supercritical carbon dioxide’s use as a modeling fluid is necessary as the costs of experiments are lower than supercritical water. The datasets were compiled and calculations were performed to find HTCs and wall and bulk-fluid temperatures using existing correlations. Calculated results were compared with the experimental ones. The correlations used were Mokry et al. [5], Swenson et al. [6] and a set of new correlations presented in Gutpa et al. [7]. Statistical error calculations were performed are presented in the paper.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».