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Enregistrement W2562968272 · doi:10.1115/1.4035562

Investigation of Bubble Frequency for Slug Flow Regime in a Uniformly Heated Horizontal Microchannel

2016· article· en· W2562968272 sur OpenAlexaff
Amen Younes, Ibrahim Hassan, Lyes Kadem

Notice bibliographique

RevueJournal of Heat Transfer · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleSlug flowMechanicsCoalescence (physics)MicrochannelBoilingMass fluxThermodynamicsFlow (mathematics)Materials scienceHeat fluxTwo-phase flowPhysicsHeat transfer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slug flow is an essential flow pattern observed in microchannels where its transition boundaries in microchannels are characterized by two complex hydrodynamic phenomena, the bubble confinement and the bubble coalescence. Slug flow may be classified in terms of bubble size into two major zones: isolated bubble zone and coalescence bubble zone. In this paper, a semi-analytical model is developed for predicting the main characteristics of isolated bubble zone for flow boiling in a horizontal microchannel. The influences of surface tension, shear, and inertial forces have been taken into account. The model is developed on the basis of drift flux model, and a fully developed slug unit is chosen as a control volume for deriving the equations of motion. The effects of main operating conditions, mass and heat fluxes, on bubble length and bubble frequency have been investigated. The boundaries of slug flow regime have been identified based on the most proper diabatic flow pattern maps available in the literature for the chosen database. The model has been validated using the database available in the literature for flow boiling of R134a and R245fa in 0.509 mm and 3.0 mm inner diameter horizontal mini-tubes, respectively, and over wide range of mass fluxes (300≤G≤1000 kg/m2 s). This study has shown that the mass flux has a significant effect on the slug length and the bubble frequency. The model gave a good agreement with the experimental data of bubble length and bubble frequency with a mean absolute error (MAE) of 18.0% and 27.34%, respectively.

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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,449

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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