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Enregistrement W2550290567 · doi:10.1115/ht2016-7068

Numerical Modelling of Natural Convection Driven Melting for an Inclined/Finned Rectangular Enclosure

2016· article· en· W2550290567 sur OpenAlexafffund
Moe Kabbara, Ali C. Kheirabadi, Dominic Groulx

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnclosureMechanicsMultiphysicsFinMaterials scienceNatural convectionHeat transferPhase-change materialPorosityThermalConvectionPorous mediumThermodynamicsComposite materialFinite element methodPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a numerical study aimed at understanding the impact of the mushy zone constant, Amush, on simulated phase change heat transfer with varying geometries (inclination angles, and fin additions). This parameter is found in the Carman-Koseny equation, which is used in the modified heat capacity-porosity formulation for modeling phase change; this approach models fluid flow within the mushy region as flow through a porous medium. The melting of dodecanoic acid inside a rectangular thermal storage unit was simulated in COMSOL Multiphysics 4.4 with Amush being varied for each geometry. The predicted numerical melt front positions were directly compared to published experimental results [18–20]. Results have shown that the influence of Amush on the melting rate of the PCM is reduced with increasing inclination angles of the enclosure; where the melt interface is perpendicular to the direction of gravity. This has been attributed to the reduced velocity magnitudes that appear near the melt interface in such geometries. The addition of the fins showed that near the fin region Amush does not play an important role. However, it was observed that the model over predicts the velocity near the fin in the one fin model, which caused a mismatch between numerical and experimental results.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,319

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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