MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2714852938 · doi:10.1299/jsmeicone.2015.23._icone23-1_361

ICONE23-1731 NUMERICAL ASSESSMENT AND COMPARISON OF HEAT TRANSFER CHARACTERISTICS OF SUPERCRITICAL WATER IN BARE TUBES AND TUBES WITH HEAT TRANSFER ENHANCING APPENDAGES

2015· article· en· W2714852938 sur OpenAlexaff
Amjad Farah, Glenn Harvel, Igor Pioro

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat transferMechanicsTurbulenceBody orificeSupercritical fluidComputational fluid dynamicsFluid dynamicsThermodynamicsFluentMaterials scienceComputer simulationPhysicsMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational Fluid Dynamics (CFD) is a numerical approach to model fluids in multidimensional space using the Navier-Stokes equations and databases of fluid properties to arrive at a full simulation of a fluid dynamics and heat transfer system. A numerical study on heat transfer to supercritical water (SCW) flowing in a vertical tube is carried out using the ANSYS FLUENT code and employing the SST k-ω turbulence model. The 3D mesh consists of a 1/8 section (45 ° radially) of a bare tube. The numerical results on wall temperature distributions under normal and deteriorated heat transfer conditions are compared to experimental results. The same geometry is then simulated with an orifice to study the effect of geometrical perturbation on the flow and heat transfer characteristics of SCW. The orifice is placed areas to test the effect on normal, deteriorated and enhanced heat transfer regimes. The flow effects and heat transfer characteristics will be studied around the appendages to arrive at a fundamental understanding of the phenomena related to supercritical water turbulence.

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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,524

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE)Même sujetHeat transfer and supercritical fluidsTravaux en français237 207