Derivation of a Look-Up Table for Trans-Critical Heat Transfer in Water-Cooled Tubes
Notice bibliographique
Résumé
A trans-critical look-up table (LUT) provides predictions of heat transfer for the region near and beyond the critical point for water. The trans-critical LUT starts at the high subcritical pressure of 19 MPa and extends to supercritical pressures, up to 30 MPa. The intended range of application of the LUT is sufficiently wide to fit all conditions for which conventional single- phase correlations do not apply. This article describes the progress made in deriving a trans- critical LUT for tubes cooled by vertical upflow of high-pressure water. The University of Ottawa (UO) team has compiled a large trans-critical water database and combined it with supercritical water (SCW) databases from other organizations. The expanded database has been carefully examined and duplicate data as well as obvious outliers and data not satisfying a heat balance have been removed. The expanded UO database includes more than 25,000 screened data points. A literature review has been performed in parallel with the LUT compilation and has identified 18 single-phase, near-critical and supercritical (SC) heat transfer correlations. The predictions of these correlations have been compared to the experimental values of the UO expanded database and a statistical error analysis of the comparison results has been performed. The parametric trends of the uncertainty of the more promising correlations are described in this paper. A skeleton LUT has been constructed in which the heat transfer coefficients are assumed to be unique functions of pressure, mass flux, heat flux (or surface temperature) and fluid enthalpy; the LUT domain has been subdivided into sub-domains, each associated with a distinct heat transfer mechanism. The sub-domains include high pressure subcritical regions (liquid, subcritical vapor, and subcritical two-phase regions), SC regions (high-density state or SC liquid-like region, and low-density state or SC vapor-like region) and a near-critical or near-pseudo-critical region. For each region, the best correlations were identified and subsequently used for the construction of the skeleton LUT, which will be updated by experimental data suitably normalized. The parametric trends of the skeleton table have been examined and compared to experimental data.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».