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Enregistrement W2466926818 · doi:10.1016/j.egypro.2015.07.655

Numerical Investigation of Heat Transfer Performance of Various Coiled Square Tubes for Heat Exchanger Application

2015· article· en· W2466926818 sur OpenAlexaff
Jundika C. Kurnia, Agus P. Sasmito, Saad Akhtar, Tariq Shamim, Arun S. Mujumdar

Notice bibliographique

RevueEnergy Procedia · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat transferHeat exchangerSecondary flowMechanicsMaterials scienceMicro heat exchangerConcentric tube heat exchangerPlate fin heat exchangerShell and tube heat exchangerPlate heat exchangerHeat transfer enhancementHeat spreaderDynamic scraped surface heat exchangerCurvatureHeat transfer coefficientTube (container)ThermodynamicsCritical heat fluxComposite materialGeometryPhysicsMathematicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In heat exchanger application, working fluid inside the tubes is subjected to considerable temperature changes. In order to improve heat transfer performance, various strategies are proposed and evaluated; one of them is the application of coiled tubes. Coiled tubes have been used widely in heat exchanger application mainly due to the presence of secondary flow which enhances heat transfer considerably. This study addresses heat transfer performance of three configurations of coiled tubes with square cross-section, i.e. in-plane, helical and conical coiled tubes, subjected to large temperature difference. Their heat transfer performance is numerically evaluated and compared with that of a straight tube with identical cross-section and length. A concept of Figure of Merit (FoM) is introduced and utilized to fairly asses the heat transfer performance of the coiled tube configurations. The results indicate that FoM increase as the wall temperature increase. In addition, combination of temperature-induced buoyancy flow and curvature-induced secondary flow considerably affect the flow behavior and heat transfer performance inside the tubes.

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 enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,516

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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