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Enregistrement W2283835164 · doi:10.1016/j.phpro.2015.06.106

Superfluid Helium Heat Pipe

2015· article· es· W2283835164 sur OpenAlexfundno aff
Philippe Gully

Notice bibliographique

RevuePhysics Procedia · 2015
Typearticle
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndigenous and Northern Affairs CanadaCentre National d’Etudes Spatiales
Mots-clésMaterials scienceSuperfluid helium-4BraidHeat pipeHeat transferCopperThermal resistancePressure dropThermal conductivitySuperfluidityHeliumThermodynamicsLiquid heliumMicro-loop heat pipeComposite materialCondensed matter physicsAtomic physicsPhysicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on the development and the thermal tests of three superfluid helium heat pipes. Two of them are designed to provide a large transport capacity (4 mW at 1.7 K). They feature a copper braid located inside a 6 mm outer diameter stainless tube fitted with copper ends for mechanical anchoring. The other heat pipe has no copper braid and is designed to get much smaller heat transport capacity (0.5 mW) and to explore lower temperature (0.7 – 1 K). The copper braid and the tube wall is the support of the Rollin superfluid helium film in which the heat is transferred. The low filling pressure makes the technology very simple with the possibility to easily bend the tube. We present the design and discuss the thermal performance of the heat pipes tested in the 0.7 to 2.0 K temperature range. The long heat pipe (1.2 m with copper braid) and the short one (0.25 m with copper braid) have similar thermal performance in the range 0.7 – 2.0 K. At 1.7 K the long heat pipe, 120 g in weight, reaches a heat transfer capacity of 6.2 mW and a thermal conductance of 600 mW/K for 4 mW transferred power. Due to the pressure drop of the vapor flow and Kapitza thermal resistance, the conductance of the third heat pipe dramatically decreases when the temperature decreases. A 3.8 mW/K is obtained at 0.7 K for 0.5 mW transferred power.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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