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Enregistrement W2998681894 · doi:10.1299/jsmeicone.2019.27.1836

FRACTAL AND THERMAL MODELING OF FOULING DEPOSITS IN STEAM GENERATORS

2019· article· en· W2998681894 sur OpenAlex
Thomas Dupuy, T. Prusek, F. Oukacine, M. Lacroix, Marc Jaeger

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of the International Conference on Nuclear Engineering (ICONE) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear Engineering Thermal-Hydraulics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoulingBoiler feedwaterBoiler (water heating)Heat transferFeedwater heaterCoolantHeat exchangerPorosityMaterials scienceNuclear engineeringBoilingThermalCritical heat fluxThermal conductionFractalMechanicsHeat transfer coefficientSuperheated steamThermodynamicsMechanical engineeringSurface condenserWaste managementComposite materialEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most corrosion products carried by the feedwater ultimately set down on the steam generator tubes to form fouling deposits. These deposits impact the thermal efficiency of the heat exchanger. They usually hamper the heat transfer from the reactor coolant (primary circuit) to the feedwater (secondary circuit). But under certain circumstances, they may even promote it. The main objective of this study is to develop a comprehensive steam generator heat transfer model which takes into account the phenomena and processes that characterize the fouling deposits. The model is made up of two parts: a fractal model which estimates the micro-characteristics of the deposits and a heat transfer model which simulates the thermal conduction and boiling phenomena. A sensitivity analysis is performed to determine the most influential parameters, i.e., the deposit thickness or the deposit porosity. It is found that thin and porous deposit layers promote heat transfer whereas dense and thick deposit layers deteriorate it. The limits of the model are discussed and future work for its improvement is suggested.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,616

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,187
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