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Enregistrement W3093762173 · doi:10.1115/icone2020-16456

Numerical Investigation on Heat Transfer to Supercritical Water Flowing Upward in a 4-M Long Bare Vertical Circular Tube

2020· article· en· W3093762173 sur OpenAlexaff
Dong Yang, Qixian Wu, Lin Chen, Igor Pioro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercritical fluidHeat transferBuoyancyMechanicsMaterials scienceHeat fluxThermodynamicsHeat transfer enhancementInletCritical heat fluxTube (container)Flow (mathematics)Heat transfer coefficientPhysicsMechanical engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Thermal efficiency and safety of Generation-IV nuclear-power-reactor concept - Supercritical Water-cooled Reactor (SCWR) depend on solid knowledge of specifics of SCW thermophysical properties and heat transfer within these conditions. As a preliminary, but conservative approach to uncover these specifics is analysis of experimental data obtained in bare tubes including numerical investigation. This paper presents the numerical investigation, based on computational fluid dynamics, of the heat-transfer characteristics of SCW flow in a 4-m long circular tube (ID = 10 mm). The flow and heat-transfer mechanism of SCW in the vertical tube under the influence of buoyancy and flow acceleration are analyzed. Results of numerical simulation predict the experimental data with reasonable accuracy. The results indicated that in the region of q/G > 0.4 kJ/kg, the wall temperature distribution tends to be non-linear, and heat transfer may deteriorate. When Tb < Tpc < Tw, internal wall temperature shows peaks, which corresponds to heat-transfer deterioration. Meanwhile the position, where the deterioration occurs is continuously moved forward to the inlet as the heat flux increases. Velocity changes near the wall show an M shape according to mass conservation for the density change.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,887

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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