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Enregistrement W2982482495 · doi:10.1115/icnmm2019-4216

Laminar Heat Transfer of Gas-Liquid Segmented Flows in Circular Ducts With Constant Wall Temperature

2019· article· en· W2982482495 sur OpenAlexaff
K. Alrbee, Yuri S. Muzychka, Xili Duan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaminar flowNusselt numberSlug flowHeat transferReynolds numberThermodynamicsMechanicsDimensionless quantityMaterials scienceHeat fluxFlow (mathematics)Two-phase flowPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Laminar heat transfer of gas-liquid Taylor flow in circular tubes is considered. Previous studies have found that introducing a gas phase into a flow stream of a liquid phase significantly increases the heat transfer rate. Other studies considered the effect of slug length on heat transfer rates. The present study’s aim is to demonstrate heat transfer enhancement due to the shortening of liquid slug lengths in a segmented flow and to further validate a model previously developed by the second author. An experimental setup was assembled using mini scale horizontal tube in which the two phase fluid flow is heated under constant wall temperature. New experimental data for gas-liquid Taylor flow in mini scale were carefully obtained using 1 cSt silicone oil which was segmented by air. The experiments were performed with a liquid fraction maintained constant at 0.5 and Reynolds numbers from 50 to 320. In the present work, it is shown that for constant wall temperature, the dimensionless mean wall flux and Nusselt number have been increased by a factor of two at the upper limit of laminar flow which was considered with ReD = 320, when the slug aspect ratio LS/D equal to 10. On other hand the enhancement becomes three times at the same limit of flow when slug aspect ratio has reduced to 1.25 which almost approaches the tube diameter.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,551

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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