MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2075148084 · doi:10.1115/1.4006272

Impact of Particulate Deposition on the Thermohydraulic Performance of Metal Foam Heat Exchangers: A Simplified Theoretical Model

2012· article· en· W2075148084 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.

Notice bibliographique

RevueJournal of Heat Transfer · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPressure dropHeat transferMaterials scienceMetal foamHeat exchangerFoulingComposite materialHeat sinkDrop (telecommunication)ParticulatesMechanicsThermodynamicsChemistryPorosityMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assuming uniform particulate deposit layer, with deposition layer thickness in the range of 10–400 μm, on the ligaments of a metal foam heat sink, the effects of airborne particle deposition on the steady-state thermohydraulic performance of a metal foam heat sink are examined theoretically. Using a cubic cell model, changes in the foam internal structure, due to deposition, have been theoretically related to the increased pressure drop due to partial blockage of the pores. Our results suggest that the fouled to clean pressure drop ratio is only a function of the ligament to pore diameter ratio. Another interesting observation is that, compared to clean foams, the pressure drop can increase by orders of magnitude depending on the extent to which the pores are blocked. To examine the fouling effects on heat transfer from the foams, a thermal resistance network has been used. Moreover, the heat transfer from metal foams is more affected by fouling at higher fluid velocities. For example, when air is pushed through foams which their ligaments are uniformly covered by particles at 3 m/s, up to 15% decrease in the total heat transfer from the heated surface is predicted.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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