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Enregistrement W4293116044 · doi:10.11159/htff22.147

Experimental Study on Air-Side Heat Transfer Enhancement of Fin-Tube Heat Exchanger under Vibrational Conditions

2022· article· en· W4293116044 sur OpenAlexvenueno aff
MinJoong Kim, Yongchan Kim

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlate fin heat exchangerHeat exchangerFinHeat transfer enhancementMaterials scienceTube (container)Heat spreaderHeat transferMechanicsConcentric tube heat exchangerShell and tube heat exchangerPlate heat exchangerThermodynamicsHeat transfer coefficientComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fin-tube heat exchangers have been used in wide range of industries including refrigeration, air conditioning, and food processing owing to its unique configuration.In most applications of fin-tube heat exchangers, the performance is highly constricted by the heat resistance of air, owing to its low heat transfer coefficient.Thus, to make more effective and compact heat transfer system, it is essential to enhance the air-side heat transfer coefficient.The heat transfer enhancement technique is largely divided into two parts: passive and active techniques.Passive technique refers to an enhancement method which does not require additional energy input.In terms of the active technique, which requires additional energy input, various enhancement techniques are under research.Among those, enhancement by forced vibration attracted the interest of many researchers.Dan et al.[1] experimentally studied the effect of vertical vibration on the heat transfer performance of a fin-tube vehicle radiator.Their experiment was held under standard driving vibration condition (QC-T468-2010).For the convenience of experiment, they used water as a working fluid inside the radiator.Dan used ε-NTU method to calculate the air-side heat transfer coefficient.While calculating water-side heat transfer coefficient, they used the Gnielinski correlation, neglecting the effect of vibration on water-side.They insisted that air-side Nusselt number was increased from 2.98% to 16.82% by forced vibration.This study focused on transverse vibration on fin-tube heat exchanger which has a large fin pitch.Fin-tube heat exchanger with a large fin pitch (5 mm) was selected to observe the effect of boundary layer development and forced vibration.The experiment was conducted inside the psychrometric chamber.Ethylene glycol -water mixture (EGW) of 16.2% mass fraction was used as the working fluid.The air temperature and EGW temperature were fix at 0 ℃ and 21 ℃, respectively.EGW's volumetric flow rate was fix at 1.7 LPM, and vibrational frequency was fix at 15 Hz.The experiment was conducted by varying air-side volumetric flow rate from 1.2 to 3.6 cubic meter per minute (CMM), and varying vibrational amplitude by 1 to 5 mm.For data reduction, the LMTD method was used and EGW side heat transfer data was induced by the Dittus-Boelter correlation owing to the turbulent boundary condition of EGW.Pressure drop data was neglected since fin-tube heat exchanger with large fin pitch had extremely small pressure drop.Also, a gap existed between heat exchanger and air tunnel for vibration, which made pressure drop more negligible.Similar data reduction was held by Choi et al. [2].In vibration conditions of 15 Hz frequency and 5 mm amplitude, the Nusselt number enhancements turned out to be from 2.5% to 12%.When the boundary condition of air was within laminar condition, the Nusselt number enhancements were 6% to 12%.In the transition region, the enhancement was fixed around 6%.With further increase in the Reynolds number, the boundary layer between fins did not interrupt each other, which resulted in a further decrease in the Nusselt number enhancement from 2% to 6%.Similar trends were shown on other amplitude cases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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