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Enregistrement W2807549492 · doi:10.1115/1.4040412

Numerical Simulations of Natural Convective Heat Transfer in Vertical Concentric and Eccentric Annular Channels

2018· article· en· W2807549492 sur OpenAlexaff
A. A. Busedra, Stavros Tavoularis

Notice bibliographique

RevueJournal of Heat Transfer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNusselt numberMechanicsConcentricHeat transferAdiabatic processHeat fluxNatural convectionMaterials scienceConvective heat transferConvectionAspect ratio (aeronautics)Adiabatic wallThermodynamicsGeometryPhysicsTurbulenceComposite materialReynolds numberMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural convective heat transfer in a concentric and a highly eccentric, vertical, open ended, annular channel has been investigated numerically. The inner to outer diameter ratio was 0.61, and the height to hydraulic diameter ratio was 18:1. Three heating modes were considered, all having uniform heat flux applied to one or both of the two walls, while the unheated wall was kept adiabatic. The wall temperature distribution, mass flow rate, and midchannel Nusselt number for the case with both walls heated were found to be in excellent agreement with available experimental results. For the same heating conditions, the heat transfer rate in the concentric annular channel was found to be greater than that in the highly eccentric channel, while the mass flow rate was higher in the eccentric channel. A novel finding for the eccentric channel was that the location of maximum velocity was intermediate between the narrow and wide gaps. Another novel observation, which was attributed to radiation effects, was that the fluid temperature in the wide gap region was lower than that of an adiabatic wall. The paper contains additional observations that would be of interest to designers of systems containing annular channels.

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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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