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Enregistrement W3168455985 · doi:10.18186/thermal.797291

EXPERIMENTAL INVESTIGATION OF AN ALUMINIUM THERMOSYPHON AT NORMAL OPERATING CONDITIONS

2020· article· en· W3168455985 sur OpenAlexaff
Sachin Mutalikdesai, Ajit M. Kate

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermal Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermosiphonCondenser (optics)EvaporatorMaterials scienceMass flow rateWorking fluidThermodynamicsHeat pipeThermal resistanceHeat transferHeat exchangerMechanicsWater coolingPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents experimental investigation of an aluminium thermosyphon charged with acetone as working fluid. The effect of filling ratio on steady state performance of thermosyphon is experimentally investigated. Experimentation is performed at three different ratios namely 30 %, 60 % and 100 %. The effect of heat input and mass flow rate of water is also investigated. The heat input is varied between 50 to 300 W and mass flow rate is maintained in the range 30 lph to 60 lph. A condenser section of thermosyphon is surrounded by two pass aluminium cooling block for effective condensation. The cooling block is design in such a way that water will absorbs maximum heat from working fluid in condenser section. The temperature at outer surface of thermosyphon is recorded with the help of temperature sensors. The temperature distribution at outer surface of evaporator and condenser observed to be almost uniform for all mass flow rates and filling ratios. The heat transfer limitations are not encountered for any of thermosyphon. The filling ratio has significant effect on outer surface temperature of evaporator. The surface temperature of evaporator increases by 20 % with increasing the filling ratio at 150 W heat input and 30 lph mass flow rate. The results also indicate that mass flow of cooling water has significant effect on total thermal resistance of thermosyphon at lower input. For 50 W heat input, minimum thermal resistance is recorded as 0.269 °C/W at 60 % filling ratio and 50 lph mass flow rate. While for a same heat input, maximum thermal resistance is recorded as 1.077 °C/W at 100 % filling ratio and 60 lph mass flow rate.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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