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Enregistrement W4254360490 · doi:10.5383/ijtee.13.02.004

A Mathematical Model for Predicting the Performance of Liquid Desiccant Wheel

2017· article· en· W4254360490 sur OpenAlexvenueno aff
M. Mujahid Rafique

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermal and Environmental Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Fahd University of Petroleum and Minerals
Mots-clésDesiccantAir conditioningMaterials scienceCooling capacityHumidityCoefficient of performanceCooling loadLatent heatRelative humidityMechanical engineeringEnvironmental scienceMechanicsAutomotive engineeringThermodynamicsComposite materialEngineeringHeat exchangerHeat pumpPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The liquid desiccant cooling system is found to be a good alternative of conventional air conditioning system for better control of both latent and sensible loads. The major component of a liquid desiccant cooling system is desiccant dehumidifier which controls the latent cooling load. In this paper a mathematical model for rotary type liquid desiccant dehumidifier commonly known as desiccant wheel has been presented. The desiccant wheel has a cylindrical shape with a number of identical narrow circular slots distributed uniformly over the rotor cross section. The slots are filled with a porous medium carrying the solution of liquid desiccant, to make the absorbing surface. The absorption and regeneration performance of the desiccant dehumidifier is discussed in this paper for different operating conditions. The wheel performance curves which help to determine the air outlet conditions and coefficient of performance (COP) of the system are drawn for a wide range of wheel thickness (0.06-0.6m), air mass flux (1-8 kg/m2 .s), and regeneration temperature (60- 85o C). A reduction of about 30% in outlet humidity ratio is observed with an increase in the wheel thickness from 0.06 to 0.2m. The computed results show that better supply air conditions can be obtained to provide human thermal comfort in the hot and humid climate with effectiveness of the system largely dependent on air flow rate, wheel thickness and humidity ratio of process air.

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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,186

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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