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Enregistrement W2375081452 · doi:10.1615/heatpipescietech.2016017181

EFFECTS OF FIN SPACING AND FIN HEIGHT OF CAPILLARY-ASSISTED TUBES ON THE PERFORMANCE OF A LOW OPERATING PRESSURE EVAPORATOR FOR AN ADSORPTION COOLING SYSTEM

2015· article· en· W2375081452 sur OpenAlexaff
Poovanna Cheppudira Thimmaiah, Amir Sharafian, Wendell Huttema, Majid Bahrami

Notice bibliographique

RevueHeat Pipe Science and Technology An International Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvaporatorFinRefrigerantVapor-compression refrigerationMaterials scienceEvaporationRefrigerationCapillary actionTube (container)Heat transferThermodynamicsMechanicsCoefficient of performanceCooling capacityHeat transfer coefficientWater coolingEvaporative coolerInletComposite materialHeat exchangerMechanical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adsorption cooling systems (ACS) are a viable alternative to vapor compression refrigeration cycles where low-grade waste heat is abundant. When using water as a refrigerant in ACS, the operating pressure is quite low (< 5 kPa) and the performance of the system is severely affected when using conventional evaporators. This problem can be addressed by using capillary-assisted evaporators. In this study, a new capillary-assisted evaporator test bed is designed and built, and three enhanced tubes with different fin geometries (fin spacing and fin height) and a plain tube are tested under different chilled water inlet temperatures. The results show that enhanced tubes provide 1.65−2.23 times higher total evaporation heat transfer rate compared to the plain tube. Under equal inner and outer heat transfer surface areas, the results also show that the enhanced tube with parallel continuous fins and higher fin height (Turbo Chil-26 FPI) has 13% higher evaporation heat transfer coefficient than that of a tube with lower fin height (GEWA-KS-40 FPI).

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)0,001
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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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