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Enregistrement W4283748798 · doi:10.1002/cjce.24522

Performance enhancement and optimization for rod‐baffle heat exchangers with twisted oval tubes

2022· article· en· W4283748798 sur OpenAlexvenueno aff
Xudong Duan, Juan Xiao, Lijuan Sun, Simin Wang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBafflePressure dropMaterials scienceHeat transfer enhancementReynolds numberHeat exchangerHeat transferHeat transfer coefficientMechanicsInletThermodynamicsPhysicsTurbulenceMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Twisted oval tubes were proposed to be installed in rod‐baffle heat exchangers (RBHXs) to enhance heat transfer performance. A comparison between RBHXs with twisted oval tubes and those with circular tubes is performed. The results show that the heat transfer coefficient ( h ) per unit pressure drop (Δ p ) of RBHXs with twisted oval tubes is larger than 36.01%~100.24% compared with that of circular tubes when Reynolds numbers are 4577~22 889, and heat transfer enhancement is more obvious under lower inlet velocity. Then the structural parameters of RBHXs with twisted oval tubes are optimized using the response surface model and genetic algorithms. The results show that the h decreases first and then remains constant with the increase of the twisted pitch length, and decreases first and then rises again with the increase of the ratio of long axis to short axis. The Δ p almost keeps constant with increasing twisted pitch length and decreases by 36.67% with the increase in the ratio of long axis to short axis. The comprehensive performance index h /Δ p of the RBHXs with twisted oval tubes is enhanced by an average of 26.42% compared with that of original structure. The research results have a good guideline for heat transfer enhancement and the structural design of RBHXs.

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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,287

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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