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Enregistrement W3128639029 · doi:10.11159/jffhmt.2021.006

Numerical Simulation of Steam Bubble Condensation Using Thermal Phase Change Model

2021· article· en· W3128639029 sur OpenAlexvenueno aff
Alok Khaware, Likitha S. Siddanathi, Vinay Kumar Gupta, Amine Ben Hadj Ali, Vishesh Aggarwal, Hemant Punekar

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Flow Heat and Mass Transfer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondensationPhase changeBubbleEvaporationThermalMechanicsMaterials scienceComputer simulationThermodynamicsNuclear engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaporation and condensation phenomena play a significant role in many of the nuclear, biochemical, and thermal processes in industrial applications. It is a complicated phenomenon as it undergoes both heat and mass transfer processes along with the complexities involved in the interfacial regions of vapor and liquid phases. Several experimental works have been carried out in the recent past to understand the condensation process in detail. However, understanding the phenomenon using computational technique is more advantageous as the interfacial mass transfer between gas and liquid can be modelled accurately. In the present work, condensation of a saturated vapor bubble in the sub-cooled liquid is studied, and various factors that influence the bubble shape change and the bubble lifetime, are evaluated. The analysis is carried out using the 'Multi-Fluid Volume of Fluid' and 'Thermal Phase Change' (TPC) models implemented in ANSYS Fluent commercial CFD solver. A detailed study is performed to obtain the best approach for calculating interfacial area density using a 'user-defined function' (UDF), and the advantage of the node-based gradient calculation method is exhibited. The numerical results obtained for the history of bubble shape and bubble lifetime are validated against the experiment and previously published works with good accuracy. The paper also elaborates on how the initial bubble diameter, the subcooling temperature, and the system pressure affects the shape and lifetime of the bubble during the condensation process.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,461

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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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