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Enregistrement W2766619863 · doi:10.1115/icone25-66914

Development and Comparison of a Heat-Transfer Correlation for Supercritical Refrigerants

2017· article· en· W2766619863 sur OpenAlexaff
Nicholas Tarsitano, Khalil Sidawi, Igor Pioro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesInternational Atomic Energy Agency
Mots-clésRefrigerantSupercritical fluidHeat transferThermodynamicsRange (aeronautics)Materials scienceHeat exchanger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to act as a collection of multiple different heat-transfer correlations and to check their accuracy when compared to experimental data obtained in supercritical-pressure refrigerants (R-22 and R-134a). This paper is also intended to collect as much relevant data of heat transfer in supercritical refrigerants as possible for future research. The experimental data have been retrieved from graphs within a wide range of operating parameters. This study is in support of potential use of supercritical refrigerants as modeling fluids instead of supercritical water. The use of refrigerants as modelling fluids instead of water will allow to decrease costs and technical difficulties during experiments at supercritical pressures and widen operating ranges, because the critical parameters of refrigerants are significantly lower than those of water. The research was completed by collecting graphed data from several different experimental series using both R-22 and R-134a data. The advantage of comparing different refrigerants for determining correlation accuracy is to increase the predictability for other potential experiments using refrigerants. All data are taken from bare-tube experiments to produce a relative baseline for heat-transfer characteristics. These experiments have been performed within the following range: Inner tube diameter ranging between 4.4 mm to 13 mm, pressure ranging between 4.3 MPa to 5.5 MPa, and at a number of various mass and heat fluxes. Sixteen potential heat-transfer correlations have been selected and used in this assessment. The correlation by Watts and Chou [1] and Cheng et al. [2] were shown to have the lowest root-mean-square error. Other correlations with the reasonable accuracy include Mokry et al. [3] and Swenson et al. [4] correlations. However, it was decided to develop a new correlation based on these refrigerant data in an attempt to increase the prediction accuracy. Therefore, based on the Mokry et al. [3] correlation a modified correlation was developed, which generalized the experimental Freon data with higher accuracy than the know correlations. This correlation is intended to create a basis for further study on the use of refrigerants as modeling fluids. While Freon has similar properties to water at supercritical conditions, the different molecular properties causes factors to affect each fluid differently. For refrigerants at supercritical conditions, the factors that seem to have the most effect are the dynamic viscosity and density of a fluid.

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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,327

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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