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Enregistrement W4312138021 · doi:10.3389/fchem.2022.1057196

Numerical analysis of the energy-storage performance of a PCM-based triplex-tube containment system equipped with arc-shaped fins

2022· article· en· W4312138021 sur OpenAlexaff
Azher M. Abed, Hosseinali Ramezani Mouziraji, Jafar Bakhshi, Anmar Dulaimi, Hayder I. Mohammed, Raed Khalid Ibrahem, Nidhal Ben Khedher, Wahiba Yaïci, Jasim M. Mahdi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinMaterials scienceHeat transferReynolds numberPhase-change materialHeat transfer enhancementThermal energy storageMechanicsAnnular finTube (container)ThermalThermodynamicsComposite materialHeat transfer coefficientPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study numerically intends to evaluate the effects of arc-shaped fins on the melting capability of a triplex-tube confinement system filled with phase-change materials (PCMs). In contrast to situations with no fins, where PCM exhibits relatively poor heat response, in this study, the thermal performance is modified using novel arc-shaped fins with various circular angles and orientations compared with traditional rectangular fins. Several inline and staggered layouts are also assessed to maximize the fin's efficacy. The effect of the nearby natural convection is further investigated by adding a fin to the bottom of the heat-storage domain. Additionally, the Reynolds number and temperature of the heat-transfer fluid (HTF) are evaluated. The outcomes showed that the arc-shaped fins could greatly enhance the PCMs' melting rate and the associated heat-storage properties. The melting rate is 17% and 93.1% greater for the case fitted with an inline distribution of the fins with a circular angle of 90° and an upward direction, respectively, than the cases with uniform rectangular fins and no fins, which corresponded to the shorter melting time of 14.5% and 50.4%. For the case with arc-shaped fins with a 90° circular angle, the melting rate increases by 9% using a staggered distribution. Compared to the staggered fin distribution, adding an extra fin to the bottom of the domain indicates adverse effects. The charging time reduces by 5.8% and 9.2% when the Reynolds number (Re) rises from 500 to 1000 and 1500, respectively, while the heat-storage rate increases by 6.3% and 10.3%. When the fluid inlet temperature is 55°C or 50°C, compared with 45°C, the overall charging time increases by 98% and 47%, respectively.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations55
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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