Study on Specifics of Forced-Convective Heat Transfer in Supercritical Carbon Dioxide
Notice bibliographique
Résumé
The appropriate description of heat transfer to coolants at the supercritical state is limited by the current understanding. Thus, this poses one of the main challenges in the development of supercritical-fluids applications for Generation-IV reactors. Since the thermodynamic critical point of water is much higher than that of carbon dioxide (CO2), it is more affordable to run heat-transfer experiments in supercritical CO2. The data for supercritical CO2 can be later scaled and used for supercritical water-based reactor designs. The objective of this paper is, therefore, to discuss the basis for comparison of relatively recent experimental data on supercritical CO2 obtained at the facilities of the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) and Chalk River Laboratories (CRL) of the Atomic Energy of Canada Limited (AECL). Based on the available instrumental error, a thorough analysis of experimental errors in wall- and bulk-fluid temperatures and heat transfer coefficient was conducted. A revised heat-transfer correlation for the CRL data is presented. A dimensional criterion for the onset of the deteriorated heat transfer in the form of a linear relation between heat flux and mass flux is proposed. A preliminary heat-transfer correlation for the joint CRL and KAERI datasets is presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».