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Enregistrement W4296514156 · doi:10.18280/mmep.090406

Numerical Study of an Improved Non-Circular MC Fuelled with H/Air for Thermo-Photovoltaic (TPV) Applications

2022· article· en· W4296514156 sur OpenAlexvenueno aff
Kakei A. Ayad, Abdolbaqi Mohammed Khdher, Kamal Jalal Tawfeeq Albazzaz, Amer N. N. Kakahy, Ali Hussein Abdulkarim, Jayantha Epaarachchi‎

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsMaterials scienceCombustionCommon emitterMass flow ratePhotovoltaic systemMechanicsFlow (mathematics)CombustorMechanical engineeringOptoelectronicsEngineeringChemistryElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, researchers have paid special attention to wall uniformity temperature and improvement in a micro-combustor (MC) for applications as thermos-photovoltaic (TPV) since they have a direct influence on feasibility and efficiency of the required conversion of energy. Numerous experimentation and numerical studies in the field of micro-combustion have been carried out and published in this respect. This study focuses on the flame and flow behaviour in an improved MC. Utilizing the famous approach of fluid dynamics being computational (CFD), the impact of geometrical flow parameters behaviour and temperature of wall is explored and measured. The generated model is being used to evaluate the effects of Hydrogen (H) mass flow rate (MFR) and H/air equivalency ratios on the flame pattern and outer temperature of wall of conventional and enhanced MCs. Moreover, the influence of various MC cross sections (CS), such as square, circular, and flat, on temperature of wall is examined. The findings reveal that when the MFR rises, the wall outside temperature rises as well. The MC with flat cross-sections (CSs) is found to be more effective in terms of power of emitter and efficiency of emitter.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,195
Écart entre enseignants0,184 · 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'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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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