MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2538943787 · doi:10.1115/icone24-60390

Computer Simulation of Flow and Heat Transfer in Bare Tubes at Supercritical Parameters

2016· article· en· W2538943787 sur OpenAlexaff
A. Zvorykin, Sergey Aleshko, Наталія Фіалко, Nikolay Maison, Nataliia Мeranova, A. E. Voitenko, Igor Pioro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceMechanicsReynolds numberHeat transferSupercritical fluidComputational fluid dynamicsFluentFlow (mathematics)K-epsilon turbulence modelMass fluxHeat fluxTurbulence modelingThermodynamicsMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with CFD predictions for flow and heat transfer in supercritical water in a bare tube. Studies were performed using the software FLUENT for upward flows in vertical tubes with heated length of 4 m and an inner diameter of 10 mm at high values of mass flux (G > 1000 kg/m2s). Turbulence models verification data for the given physical conditions are presented. Besides the testing of different turbulence models that are presented in modern catalog of these models is carried out. Namely, the models related to the following three groups: High–Reynolds number k-ε models with wall functions, k-ω models and Low-Reynolds number k-ε models were considered. On the basis of performed studies the best compliance of known experimental data with computer simulation results fits the k-ω SST turbulence model is shown.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHeat transfer and supercritical fluidsTravaux en français237 207