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Enregistrement W2290123976 · doi:10.1002/cjce.22455

Two‐phase flow boiling in 19 mm tube: Experiments and CFD modelling

2016· article· en· W2290123976 sur OpenAlexvenueno aff
Madhavi V. Sardeshpande, Barlev Raymond, Vivek V. Ranade

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Government of Kerala
Mots-clésBoilingComputational fluid dynamicsBoiler (water heating)MechanicsFlow (mathematics)Nucleate boilingHeat transferInletTube (container)Work (physics)Critical heat fluxHeat fluxMaterials scienceTwo-phase flowThermodynamicsMass fluxNuclear engineeringMechanical engineeringEngineeringPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boiling flows are encountered in a wide range of industrial applications such as boilers, nuclear reactors, electronic cooling, and various types of chemical reactors. Heat transfer coefficients, flow boiling regimes, flow instabilities, pressure drops, and conditions like dry‐out are some of the key issues in every boiling flow study. It is observed that a limited experimental database is available for the 19 mm ID channel diameter, i.e. a typical tube diameter of steam generator. Therefore, in the present work, the experimental setup was designed for studying boiling flows in a 19 mm ID tube in such a way that different flow regimes occurring in a steam generator tube (from pre‐heating of sub‐cooled water to dry‐out) could be investigated by varying inlet conditions. The reported results cover a reasonable range: 8–27 kW/m 2 and 2.9–5.9 kg/m 2 · s heat and mass flux conditions, respectively. A basic computational flow model was also developed to facilitate interpretation of the obtained data. The presented design of the experimental setup and the approach of mimicking different types of steam generator tubes as well as presented experimental and simulated results are useful for gaining insight into complex boiling flows in tubes, and provide a sound basis for further work in this area.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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