Heat Transfer to Supercritical Water in a Horizontal Pipe: Modeling, New Empirical Correlation, and Comparison Against Experimental Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Enhancement of heat transfer to supercritical fluids has drawn the attentions of many researchers within the past few decades. Modeling and predicting heat transfer to turbulent flow of supercritical fluids, however, are very complicated due to severe variations of fluid properties near the critical point. Large discrepancies between available heat transfer data are greatly due to confusion of forced convection and mixed convection data. The data unaffected by buoyancy have been selected cautiously from a large database generated in this study. Such data have been used to develop a 1D numerical model as well as a semi-empirical correlation to predict forced convection heat transfer to turbulent flow of supercritical water. In the numerical model, radial variations of heat flux and shear stress are taken into account. Modifications to turbulent Prandtl number and wall shear stress formulations have been applied to a law of the wall type of model to fit supercritical conditions. The model shows good agreement with experiments. In the experimental part, the extensive database obtained on a full-scale test facility in the present study, plus a new conceptual approach, has been employed together to develop a semi-empirical heat transfer correlation. It accurately predicts the experiments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».