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Enregistrement W2966320677 · doi:10.5539/mas.v13n8p76

The Heat-Dissipation and Dehumidification System of the Hybrid Multi-Layer Gravity Heat Pipe Applied to Granary

2019· article· en· W2966320677 sur OpenAlexvenueno aff
Guoyong Su, Yu Wu, Wei Gao

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat pipeStack (abstract data type)Materials scienceDissipationHeat transferMechanicsThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the basic working principle and heat transfer characteristics of gravity heat pipe in combination with the grain stack particle's stacking characteristics, this study changes the structure of traditional heat pipe to change the heat transfer mode between the grain stack and the gravity heat pipe so as to improve the grain's heat-dissipation rate and heat-dissipation efficiency. Generally, this system can satisfy the internal heat dissipation requirements of grain stack only under the action of a non-power fan driven by the air in the atmosphere and the temperature difference between inside and outside of the fan. When the internal temperature sensor of the grain stack detects that the internal temperature of the grain stack is high only under the action of the non-power fan, the pipeline booster fan will be started. At the same time, when the gas exchange occurs between the internal gas in grain stack and the external air, the dehumidification and drying of the grain stack can be realized through the gas drying device of the product. Through theory and simulation, this paper conducts a comparative analysis on the variation law of grain stack's temperatures under the action of gravity heat pipe and no gravity heat pipe so as to explore the heat-dissipation system's working efficiency of the new structure gravity heat pipe. The gravity heat pipe and the non-power fan in the system are all green products, which makes this design product have better heat-dissipation effect and less energy consumption.

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 enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,343

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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