Accelerating the charging process in a shell and dual coil ice storage unit equipped with connecting plates
Notice bibliographique
Résumé
Frequent power outage in developing countries has created many problems for the people living in these regions, one of the most important of which is food spoilage due to the rise of refrigerator temperature. Ice storage systems are one of the promising techniques for handling this difficulty. Computational simulations are done here to influence the effects of dimensionless parameters on the charging rate of a shell and dual coil ice storage unit equipped with connecting plates as heat transfer enhancers. The ice storage unit is intended to be used as a backup cooling source for refrigerators in these regions. The studied parameters include the helical pitch length/storage height ratio (α1), the helical coil distance/storage diameter ratio (α2), the helical coil diameter/storage diameter ratio (α3), the connecting plate length/storage height ratio (α4), the connecting plate thickness/tube diameter ratio (α5), the modified Stefan number of the refrigerant flow (Ste*), and refrigerant flow Reynolds number (Re). The results suggest that the geometrical optimization of the proposed ice storage with α1, α2, and α3 parameters can improve the charging process up to 16.69%, 7.25%, and 18.84%, respectively. Also, the presence of full-length connecting plates can enhance the charging rate by up to 12%. While the influence of the Ste* on the charging rate is considerably high (25.56%), the Re does not exhibit a noticeable effect (0.95%). Moreover, the influence of natural convection on the process was considered, however, it was found that it does not have a considerable effect on the ice formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».