ICONE23-2018 INNOVATIVE APPROACH TO CORRELATE HEAT-TRANSFER DATA TO SUPECRITICAL CARBON DIOXIDE FLOWING UPWARD IN A BARE TUBE
Notice bibliographique
Résumé
Existing literature on problems of heat transfer to fluids at supercritical pressures distinguishes three heat-transfer regimes: 1) Deteriorated, 2) normal, and 3) enhanced. Conventional approach to correlate forced-convective heat transfer to supercritical fluids is applied to the normal and enhanced heat-transfer regimes. Although, there were recent attempts to correlate data for the deteriorated heat-transfer regime at mixed convection, currently there are no heat transfer correlations for DHT occurring at pure forced convection at high heat fluxes. Thus, an innovative approach was developed to correlate data without distinguishing heat transfer regimes. The approach is discussed in this paper. Using this approach, the heat transfer data to supercritical CO2 in forced convection regime, which were obtained at MR-1 Loop at Chalk River Laboratories, were correlated with an RMS of approximately 10% (corresponds to approximately 20% spread based on the 2σ-level). This result is twice less than that previously obtained at the University of Ontario Institute of Technology. The paper covers the following major topics: thermal properties of supercritical fluids, specifics of heat transfer to fluids at supercritical state, overview of existing types of correlations, conventional methodology for the development of heat transfer correlations, and innovative methodology for the development of heat transfer correlations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».