A heat‐transfer model for tube fouling in the radiant section of once‐through steam generators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Once‐through steam generators (OTSGs) produce steam by recycling produced water in the steam‐assisted‐gravity‐drainage (SAGD) process for extracting Alberta's oil sands via in situ recovery of bitumen. The industry's specifications for water quality, steam quality, and water recycle ratio, as well as high temperature and pressure operations, lead to the fouling of OTSG tubes, which has important economic, safety, and environmental consequences. The roles and mechanisms of inorganic and organic impurities on tube fouling also complicate the study of heat transfer in OTSGs. Heat transfer in OTSGs involves radiation, convection, conduction, forced convection, and boiling. In this investigation on OTSG fouling, a steady‐state mathematical model was built in Microsoft Excel, incorporating industry design data, to demonstrate the impact of tube fouling on heat transfer and tube‐wall temperature. The model predictions indicate that tube fouling introduces a significant thermal resistance that not only decreases the rate of heat transfer but also causes an increase in the tube‐wall temperature such that it could exceed the safe operating limits of the tube material, leading to potential tube failures . Predictions are provided for the average tube‐wall temperature exceeding the recommended operating limit of 700 K over a range of foulant thermal conductivity (ie, 0.05‐2 W m −1 K −1 ) and foulant thickness (ie, 0.4‐11 mm corresponding to 0.1%‐30% of the tube radius).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».