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Enregistrement W2403450789 · doi:10.4208/cicp.scpde14.42s

A Numerical Thermal-Hydraulic Model to Simulate the Fast Transients in a Supercritical Water Channel Subjected to Sharp Pressure Variations

2016· article· en· W2403450789 sur OpenAlexafffund
Goutam Dutta, Jin Jiang, Rohit Maitri, Chao Zhang

Notice bibliographique

RevueCommunications in Computational Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMechanicsSupercritical flowTransient (computer programming)Supercritical fluidCompressibilityConservation of massFinite difference methodFinite volume methodMass flow rateFlow (mathematics)PhysicsThermodynamicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work demonstrates the extension of a thermal-hydraulic model, THRUST, with an objective to simulate the fast transient flow dynamics in a supercritical water channel of circular cross section. THRUST is a 1-D model which solves the nonlinearly coupled mass, axial momentum and energy conservation equations in time domain based on a characteristics-dependent fully implicit finite difference scheme using an Eulerian approach. The model developed accounts for the compressibility of the supercritical flow by considering the finite value of acoustic speed in the solution algorithm and treats the boundary conditions naturally. A supercritical water channel of circular cross section, for which the experimental data is available at steady state operating conditions, is chosen for the transient simulations to start with. Two different case studies are undertaken with a purpose to assess the capability of the model to analyze the fast transient processes caused by the large reduction in system pressure. The first transient case study is where the initial exit pressure is reduced by 1 MPa exponentially in a time span of 5 s. In the second case study, the transient is initiated with a sudden step decrease in the exit pressure by the same amount. Results obtained for both the case studies show the desired performance from the model developed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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