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Enregistrement W2157268727 · doi:10.1016/j.scient.2012.12.009

Evaluation of simultaneous effects of inlet stagnation pressure and heat transfer on condensing water-vapor flow in a supersonic Laval nozzle

2013· article· en· W2157268727 sur OpenAlexaboutno aff
Ehsan Amiri Rad, Mohammad Reza Mahpeykar, Ali Reza Teymourtash

Notice bibliographique

RevueScientia Iranica · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleStagnation pressureSupersonic speedMechanicsInletStagnation temperatureHeat transferWater vaporMaterials scienceFlow (mathematics)Choked flowEnvironmental scienceThermodynamicsStagnation pointMeteorologyPhysicsMechanical engineeringEngineeringMach number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In supersonic two-phase flows of steam, under the influence of rapid expansion, the vapor becomes supersaturated. Following this condition, nucleation happens during the vapor phase; formed tiny droplets grow along the passage and, therefore, the condensation phenomenon occurs. The effects of the condensation phenomenon in power steam turbines include efficiency drop and mechanical damage. In the previous work of the authors, volumetric heating was introduced as an approach towards reducing the mentioned damage and loss. However, further investigations revealed that heating decreases the mass flow rate, which can be increased by adjusting the inlet stagnation pressure. In this paper, using a semi- analytical and a one-dimensional modeling approach, the simultaneous effects of volumetric heat transfer and inlet stagnation pressure variation are investigated in order to remedy the mass flow rate reduction. The results show that increasing the inlet stagnation pressure up to 5% can fix the mass flow rate of the non-adiabatic flow, compared to the adiabatic flow under the same conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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