Experimental investigation on two‐phase flow maldistribution in parallel minichannels with U‐type configuration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two‐phase flow in parallel minichannels finds a number of applications. Maldistribution between parallel channels reduces both the thermal and fluid‐dynamic performances. To reduce the maldistribution effect, it is important to have information about the phase split in individual channels. The present study brings out the effects of various parameters like the channel diameter, number of channels, two‐phase flow regimes, and void fraction on the flow split in two‐phase flow inside a system of parallel channels for a U‐type configuration. Experiments are carried out with the plug and slug regimes typical to minichannel flows. High speed photography is used for flow visualization and the pressure drop values in individual channels are measured with a differential pressure transmitter to quantify maldistribution. The time averaged void fraction is found using an image processing technique. A counterintuitive non‐monotonous distribution of the void fraction in the channels brings out the fact that in two‐phase flow splitting, the relative distribution of the two phases does not depend on pressure drop alone. Flow configuration and the two‐phase flow regime in the header play a key role. An analysis with the existing separated flow model modified for minichannels reveals that although it is possible to estimate the orders of magnitude with respect to splitting, better splitting models still need to be developed. An empirical correlation for variation of the normalized pressure drop in the parallel minichannels, as a function of dimensionless distance along the header, is developed for each of the investigated flow regimes.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».