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Enregistrement W2331775965 · doi:10.1115/icnmm2011-58187

Analysis of Energy and Exergy for Mixed Convection Flow in Microstructure Filled Vented Enclosures

2011· article· en· W2331775965 sur OpenAlexaff
Muinul H. Banna, A. K. M. Sadrul Islam, Abbas S. Milani, Mina Hoorfar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat transferPorous mediumExergyEnclosureMechanicsMaterials scienceThermodynamicsVolumetric flow rateFluid dynamicsNatural convectionInletForced convectionNuclear engineeringMechanical engineeringPorosityEngineeringElectrical engineeringPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding heat transfer through saturated porous media is of great importance to many engineering and geophysical systems such as cooling the electronic devices and solar power collectors, and post-accidental heat removal in nuclear reactors. Large numbers of research studies have been and are conducted on the expanding field of porous media due to the high rate of heat transfer in these systems. Despite the efforts made towards the study of the mechanics of fluid flow through porous media, little is studied the rate of exergy which is the only factor presenting the rate of reusable energy potentially produced by a heat generating body. The objective of this study is to develop a design of experiment to carry out a numerical analysis of heat transfer in a rectangular enclosure filled with a saturated porous medium. The optimum heat transfer rate will be obtained for various configuration-related parameters, namely different inlet to outlet ratios and different inlet width to cavity width ratios. These parameters will be optimized to achieve maximum rate of heat transfer and minimum rate of entropy generation. The results of this study will also help to determine relationships for predicting the heat transfer characteristics of the enclosure.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,283

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations0
Publié2011
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