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Enregistrement W2133797440 · doi:10.1002/cjce.5450780605

Heat transfer in a reciprocating plate column

2000· article· en· W2133797440 sur OpenAlexaffvenue
N. V. Rama Rao, M. H. I. Baird

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReciprocating motionBrassTurbulenceReynolds numberMechanicsHeat transferHeat transfer coefficientMaterials scienceFlow (mathematics)Plate columnThermodynamicsColumn (typography)ThermocoupleComposite materialMechanical engineeringCopperMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A pilot‐scale (5.08 cm internal diameter) reciprocating plate column has been modified by the insertion of a brass test section for heat transfer measurements. Heat is supplied to liquid (water or a glucose solution) in the column from an electrical heating tape wound round the brass section, the walls of which contain thermocouples. Reciprocation of the plates in the column results in up to a seven‐fold improvement In heat transfer coefficient, to single phase liquids. Conditions are turbulent with oscillatory Reynolds numbers up to 20000. The effect of plate reciprocation is much less pronounced when the liquids are agitated by a stream of gas bubbles. The single‐phase heat transfer coefficients have been correlated for 5 different types of plates using approaches already available in the literature for turbulent systems in steady flow. The best‐fit oscillatory flow correlation differs slightly from the existing correlations for steady flow.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,374

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,151 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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