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Enregistrement W2805132443 · doi:10.11159/ffhmt18.121

Numerical Analysis of Turbulent Natural Convection in LNG Storage

2018· article· en· W2805132443 sur OpenAlexvenueno aff
Djeghdjegh Amel, Mohamed Belmedani, Salhi Yacine

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceNatural convectionMeteorologyMechanicsEnvironmental scienceComputer scienceGeologyMarine engineeringConvectionPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, the heat infiltration through the walls of the liquefied naturel gas (LNG) storage tanks is considered a principal source of security problems throughout the supply and distribution chain. In effect, these infiltrations cause evaporation of LNG coupled with stratification phenomenon, which begat a substantial loss in the quantity and quality of the product and may affect the safe storage. the recent work has been published on the effect of heat infiltration on the storage of cryogenic liquids, with used a parietal heat flux of 50 W/m 2 , and the case when them while used up to 330 W/m 2 . In our case, our objective is to make a study of the natural convection turbulent in a LNG storage, description of temperature and velocity profiles particularly at the boundary layer and generates contours by a movement of fluid in the tank. The software used to observe the evolution different parameters. We took into account two types of storage tank 37 000 m 3 and 160 000m 3 with the number of Ra varies between 10 7 and 10 15 , with two turbulence model K SST for the boundary layer away to walls and model k for tank to study significant variations with a minimum constant heat flux of 50 W/m 2 and we increase up to 500 W/m 2 .

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,360

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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