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Enregistrement W2974248372 · doi:10.1080/01457632.2019.1661666

Heat Transfer and Entropy Generation in Concentric/Eccentric Double-Pipe Helical Heat Exchangers

2019· article· en· W2974248372 sur OpenAlexaff
Jundika C. Kurnia, Seyed Ali Ghoreishi‐Madiseh, Agus P. Sasmito

Notice bibliographique

RevueHeat Transfer Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la RechercheMinistry of Higher Education, Malaysia
Mots-clésMechanicsLaminar flowHeat transferMaterials scienceHeat exchangerThermodynamicsAnnulus (botany)Pressure dropMass flow ratePipe flowPhysicsTurbulenceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Double-pipe helical heat exchangers are integral to contemporary mechanical refrigeration equipment. Modification of flow geometry has been widely adopted to enhance heat transfer performance of a heat exchanger. The objective of this study is to numerically investigate heat transfer and entropy generation in a double pipe helical heat exchanger with various cross-sections. A computational model for laminar convective heat transfer was developed and validated against the results from previously published literature. To capture entropy generation, the entropy balance equation for open system is adopted. Effect of inner pipe Dean number, inner pipe and annulus inlet mass flow rate ratio, eccentricity, and flow configuration (co-flow and counter-flow) were examined and discussed in light of computational results. To ensure fair comparison, the considered geometries have same inner pipe cross-section area, same annulus cross-section area, and same outer surface area of inner pipe. The results suggest that square cross-section offers best performance in term of heat transfer, pressure drop and entropy generation. In addition, concentric configuration is more appropriate for low flow rate application while eccentric outer configuration is more suitable for high flow rate application.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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