MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2067065056 · doi:10.1115/ihtc14-22633

Simulation of Forced Convection Ice Slurry Flow in a Heated Tube

2010· article· en· W2067065056 sur OpenAlexaff
Hamed Trabelsi, Nicolas Galanis, Jamel Orfi

Notice bibliographique

Revue2010 14th International Heat Transfer Conference, Volume 2 · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNusselt numberThermodynamicsLaminar flowMaterials scienceAdiabatic processMechanicsHeat transferSlurryBuoyancyClear iceReynolds numberMeteorologyTurbulencePhysicsSea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper compares the numerically predicted steady state, laminar hydrodynamic and thermal fields of an ice slurry (water with 15% ethanol and 12.26% ice particles) and a homogeneous binary, single phase mixture (water with 17.1% ethanol) entering identical constant temperature tubes (Tw = 274.16 K) with the same temperature (T0 = 264.16 K) and Reynolds numbers (Re = 500). The isothermal length of the tube is preceded and followed by adiabatic zones. The fluids are considered to be Newtonian and the governing partial differential equations are coupled since their properties depend on the temperature and, in the case of the ice slurry, on the ice concentration which is not uniform due to heat transfer. The results show significant differences between local values of the wall shear stress, the friction factor, the bulk temperature and the Nusselt number of these two flows. Specifically, the local Nusselt number for the ice slurry is higher throughout the developing region and its bulk temperature decreases in the downstream adiabatic zone due to radial conduction and an axial increase of the bulk ice concentration.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,000

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 GPT0,277
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2010 14th International Heat Transfer Conference, Volume 2Même sujetPhase Change Materials ResearchTravaux en français237 207