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Enregistrement W4285737418 · doi:10.18280/rcma.320307

Effect of Spacing Between Baffles on the Dynamic and Thermal Behavior of Water in a Shell-and-Tube Heat Exchanger

2022· article· en· W4285737418 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed Youcef, Rachid Saïm

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaffleMechanicsPressure dropShell and tube heat exchangerTurbulenceHeat transferConcentric tube heat exchangerDynamic scraped surface heat exchangerReynolds numberHeat transfer coefficientThermodynamicsHeat exchangerMaterials scienceChemistryPhysicsCritical heat flux

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical simulation of a turbulent flow of water in three shell and tube heat exchangers equipped with 6, 8, 10 segmental baffles as the working fluid at Reynolds numbers ranging from 24327, 33356, 42569 are performed. The conservation equations of mass, momentum and energy are solved by the finite volume method based on the SIMPLE algorithm for coupling velocity-pressure, the mathematical model k-ε within the Fluent software is used in the different cases presented. The temperature, the velocity, the friction factor, the heat transfer coefficient, the pressure drop in the shell, the total heat transfer rate between the tubes and the fluid, the overall performance factor are studied for the three spacing between baffles. This work contributes largely to the understanding of turbulent flows and also shows the effect of the baffles number on the heat transfer in the heat exchangers. The velocity of flow in the shell increases by 1.49% and 1.62% and 1.73% of the reference velocity. The results show an increase in the outlet temperature, heat transfer coefficient 1.09% and 1.28%, pressure drop 1.7% and 2.82%, the total heat transfer rate 1.08% and 1.18% because of the increase in number of baffles. The results obtained in this study are in good agreement and correspond to the results given by the literature.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,385

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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