Investigation of thermo-physical fluid properties effect on binary fluid ejector performance
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Notice bibliographique
Résumé
Supersonic Ejector (SE) is a thermally-driven fluidic compressor that replaces the electro-mechanical compressor in Reverse-Rankine refrigeration/heat pump cycles. These widely used thermal cycles account for billions of kWh of electric energy and produce hundreds of millions of metric tons of atmospheric carbon yearly in North America. As compared to mechanical compressors, ejectors are simple mechanical devices with no moving parts. It can be configured to provide residential and commercial space heating/cooling and water heating, industrial process heating/cooling, industrial distillation/desalination and drying. Rather than electricity, SE-based systems can make direct use of many forms of thermal energy including solar thermal, waste heat, biogas, or natural gas, depending on emission targets, price, or availability. It is known that the SE systems have a lower thermal efficiency as compared to mechanical compressor because of its lower performance at high compression ratios. Highly efficient ejector would thus play a critical role in unlocking the wide spread use of renewable energy such as waste heat, solar thermal, and geothermal. Even in the absence of renewable energy, such a device would enable fuel switching from electricity to natural gas, which would save 65 to 75% on energy costs, and relieve the power grid during peak times. In the present study, Computational Fluid Dynamics (CFD) is used to study the effect of fluids thermo-physical properties including molecular mass, viscosity and specific heat ratio on the performance of an ejector for distillation applications. It is found that molecular mass and specific heat ratio can significantly affect the entrainment ratio of the ejector and consequently the COP of the refrigeration system.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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