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Enregistrement W4312679991 · doi:10.1109/therminic57263.2022.9950631

High Heat Flux Removal by Water Jet Impingement using 3D Printed Nozzles

2022· article· en· W4312679991 sur OpenAlexaff
Ram gopal varma Ramaraju, Mohammad Passandideh‐Fard, S. Chandra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat fluxNozzleHeat transferNucleate boilingMaterials scienceJet (fluid)ThermodynamicsFlux (metallurgy)Volumetric flow rateHeat transfer coefficientCoolantAnalytical Chemistry (journal)MechanicsChemistryPhysicsChromatographyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer nozzles, made with a 3D printer using stereolithography, were used to impinge water jets on a high heat-flux surface. The nozzles had nine staggered orifices from which water emerged, flowed through an internal cavity over the heated surface, and then returned through a slot. Multiple nozzles were made with varying cavity heights (0.25 mm to 2 mm), while the jet diameter (0.75 mm) and spacing between jets (1mm) were kept constant. Experiments were done to measure convective heat transfer from a copper surface with a surface area of 0.143 cm <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> emitting heat fluxes of 50 to 900 W/cm <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> while varying the water flow rate from 0.1 to 1.0 L/min. An energy balance was used to estimate the heat transfer from the copper surface to the coolant. Heat transfer increased with the water flow rate. It was possible to remove the highest heat flux while avoiding boiling. Reducing the cavity height while keeping the water flow rate constant increased the flow velocity and enhanced convection, but also raised the pressure drop across the nozzle. Heat transfer coefficients as high as 120,000 W/m <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> °C were measured during impingement cooling.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,995

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)0,0060,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,193 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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