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Enregistrement W3096138704 · doi:10.14447/jnmes.v23i3.a08

Preparation and Heat Transfer Performance of Steel Ball Phase Change Concrete

2020· article· en· W3096138704 sur OpenAlexvenueno aff
Hong Chang, Lihan Jin

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeople's Government of Jilin Province
Mots-clésMaterials scienceCementitiousPhase-change materialHeat transferHeat exchangerComposite materialFly ashPileThermal energy storagePhase changePhase (matter)Volume (thermodynamics)Thermal conductivityCementStructural engineeringThermodynamicsMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accompanied by a large amount of heat absorption and release during the phase change process, phase change concrete has the advantages of high energy storage density, low volume expansion ratio and approximate isotherm in the heat exchange. It is widely used in the building field. For this, using steel balls as the carrier material and butyl stearate as the phase change material (PCM), the authors combined the phase change energy storage material with the energy pile to prepare a new type of concrete energy pile enhanced with the PCMs. Then, the tests and numerical simulations were conducted to study the optimal mix ratio and thermal conductivity of the phase change concrete. The results show that adding steel balls (10% of the coarse aggregate volume), and slag and fly ash (5% of the cementitious material mass) to the ordinary concrete C30 can greatly improve the heat transfer efficiency of the energy pile. The research findings provide a guidance for engineering practice.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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