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Enregistrement W2170730685 · doi:10.1109/ceidp.1998.733912

Mechanisms of electrohydrodynamic flow boiling heat transfer in coaxial flow channels of dielectric refrigerant R-134a

2002· article· en· W2170730685 sur OpenAlexaff
James S. Cotton, D. Brocilo, M. Shoukri, T. Smith-Pollard, Jo‐Shu Chang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerosol Filtration and Electrostatic Precipitation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrohydrodynamicsRefrigerantMaterials scienceHeat transferMechanicsEvaporatorLiquid dielectricThermodynamicsCoaxialBoilingHeat fluxTwo-phase flowNucleate boilingCritical heat fluxDielectricFlow (mathematics)Electric fieldHeat exchangerElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental and numerical investigations have been conducted to study the mechanisms involved in dielectric refrigerant R-134a electrohydrodynamic (EHD) flow boiling in a concentric horizontal flow channel. Numerical calculations of the electric field distribution in two-phase flow with different gas-liquid distributions and interfacial geometries in a concentric electrode arrangement are conducted by a finite element method. The experiments conducted are performed at inlet qualities from 0 to 20%, mass fluxes from 100 to 500 kg/m/sup 2/s, heat flux from 10 kW/m/sup 2/ to 20 kW/m/sup 2/ and applied voltage from 0 to 10 kV. It was found that the application of an electrohydrodynamic body force to an R-134a evaporator can result in a significant augmentation of heat transfer that may be partially explained by the numerically simulated electric field profiles near gas-liquid interfaces.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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