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Enregistrement W3035913985 · doi:10.1103/physrevapplied.14.024082

Interplay between Near-Field Radiative Coupling and Space-Charge Effects in a Microgap Thermionic Energy Converter under Fixed Heat Input

2020· article· en· W3035913985 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Applied · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Radiation and Cooling Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRadiative transferThermionic emissionElectrodeRange (aeronautics)Radiant heatHeat fluxCoupling (piping)VoltageLimit (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the performance of a microgap vacuum thermionic energy converter by considering loss mechanisms due to the space-charge effect and interelectrode radiative heat transfer. The dependencies of the space-charge effect and near-field radiative heat exchange on the interelectrode distance are derived based on established theories. The electrode temperatures are determined by solving the steady-state energy-balance equations in a numerical iterative process and considering a constant energy flux input to the emitter. The resultant behavior of different mechanisms of energy flow from the electrodes is studied for a wide range of interelectrode distances, which provides insights into the device operation. The maximum efficiency of the converter is obtained by optimizing the operating voltage and interelectrode distance. Considering the interplay between the space-charge effect and near-field radiative heat transfer, an optimal range is determined for the interelectrode distance. The optimal value of the distance and lower limit of this range are significantly higher than those previously reported, where constant electrode temperatures are assumed.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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