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Enregistrement W2064730120 · doi:10.1115/icone20-power2012-54516

Development of a Heat Transfer Correlation for Supercritical CO2 Based on Multiple Data Sets

2012· article· en· W2064730120 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueVolume 5: Fusion Engineering; Student Paper Competition; Design Basis and Beyond Design Basis Events; Simple and Combined Cycles · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercritical fluidBrayton cycleCoolantCritical point (mathematics)Nusselt numberMaterials scienceHeat transferThermodynamicsNuclear engineeringWork (physics)Concentrated solar powerTurbineEnvironmental scienceMechanicsPhysicsEngineeringMathematicsThermal energy storage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, increase in thermodynamic efficiency of water-cooled Nuclear Power Plants (NPPs) can only be achieved by raising the coolant’s operating conditions above the supercritical point. The critical point of water is 22.06 MPa and 373.95°C, making supercritical water research very power-intensive and expensive. CO2 behaves in a similar manner once in the supercritical state, but at significantly lower pressure and temperature, since critical point of CO2 is 7.37 MPa and 30.98°C. The applications of supercritical CO2 research range from using it as a modelling fluid, to supercritical turbine applications in Liquid Metal Fast Breeder Reactors (LMFBRs), and use in a supercritical Brayton cycle. Therefore, it is of prime importance to model its behaviour as accurately as possible. For this purpose, experimental data of Koppel (1960), He (2005), Kim (2005) and Bae (2007) for CO2 were analyzed, and a new correlation was developed. The dataset consists of 1409 wall temperature points with pressures ranging from 7.58 to 9.58 MPa, mass fluxes from 419 to 1200 kg/m2s, and heat fluxes from 20 to 130 kW/m2. All runs take place in bare tubes of inner diameters from 0.948 to 9.00 mm in both vertical and horizontal configurations. The proposed correlation takes a wall-temperature approach to predicting the Nusselt number. This paper compares the new correlation with other work which has been done at the University of Ontario Institute of Technology by Mokry et al. (2009), as well as with correlations by Swenson et al. (1965) and Dittus-Boelter (1930). It was found that the new correlation has an overall RMS error of 13% for Heat Transfer Coefficient (HTC) values and 5% for calculated wall temperature values. The correlation can be used as a conservative approach to predict wall temperature values in Supercritical Water Reactor (SCWR) preliminary calculations, to predict heat transfer in secondary-loop turbine/ heat exchanger applications, as with the LMFBR, and to help validate scaling parameters used for water and other coolants.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,218 · 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