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Enregistrement W3084111653 · doi:10.32393/csme.2020.116

Performance Evaluation of a Two-Phase Closed Thermosyphon Having a Converging-Diverging Pipe Body

2020· article· en· W3084111653 sur OpenAlexaff
Connor Bliss, Ali Tarokh

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 3 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermosiphonHeat pipePhase (matter)Computer scienceMechanicsHeat transferPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study focuses on improving the heat transfer performance of a two-phase closed thermosyphon (TPCT) by altering the geometry of a typical straight pipe thermosyphon body to have a converging-diverging section. The flow path of the liquid-vapor fluid mixture is augmented with this new design to induce thermal boundary layer mixing thereby enhancing the convection heat transfer within the system during operation. A multiphase numerical simulation model has been developed to simulate the fluid phase change and wall temperature distribution of a two-phase closed thermosyphon. The Lee model is used to calculate mass transfer source terms during the condensation and evaporation phase change processes and the Volume of Fluid (VOF) method is employed to track liquid-vapor interface movement during the simulations. Wall temperature distributions as well as overall thermal resistance values are compared with experimental values available in the literature in order to validate the simulation model for a straight pipe geometry. Two additional model geometries are then used for comparative study where the converging-diverging (CD) section is positioned within the adiabatic section and condenser section respectively. The numerically simulated wall temperature distribution and overall thermal resistance results indicate that the most significant impact can be made when the CD section is positioned in the adiabatic section and condenser section exhibiting reduction of 1.7% and 3.4%, respectively, in overall thermal resistance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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