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Enregistrement W4318337919 · doi:10.1002/cjce.24860

Simulation study of the thermal insulation performance of a vacuum‐insulated tube inside an electrically heated device

2023· article· en· W4318337919 sur OpenAlexvenueno aff
Jian Xu, Te Li, Hui Zhang, Anfu Hu, Ruyu Teng, Weiqiang Xiao, Guojun Zhou, Yufeng Han, Wangcheng Zhan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésMaterials scienceComposite materialVacuum insulated panelThermal conductivityBrassThermal insulationEmissivityThermal stabilityAluminiumCopperThermalMetallurgyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To realize stable heating of a heated cigarette while effectively controlling the outer‐wall temperature of an electric heating‐type appliance, a vacuum‐insulated tube (VIT) is currently widely used for thermal insulation against the heating element. The effects of the critical parameters of the VIT, gases at different pressures, wall thickness, and material on its thermal insulation performance, were simulated using Fluent to provide guidance on the structure and performance optimization of the EHD. When the absolute pressure of gas in the VIT was <0.5 Pa, increasing the degree of vacuum did not improve the thermal insulation performance. The thermal insulation performance of VITs made from different materials (stainless steel, copper, aluminium, brass, and titanium alloy) was closely related to the emissivity and thermal conductivity of the material. Stainless steel yielded better overall thermal insulation owing to its low thermal conductivity and emissivity. Highly emissive materials, such as brass and titanium alloy, contributed to higher heat transfers through the radiation inside the vacuum chamber and external radiation from the VIT, decreasing the thermal insulation performance of the VIT. Stainless steel VITs yielded an improved thermal insulation performance as the wall thickness decreased, but at the cost of decreased mechanical stability. For a wall thickness of 0.05–0.30 mm, stainless steel yielded the best structural stability. VITs with different wall thicknesses were made from stainless steel, copper, and aluminium, and the thermal insulation performance and structural stability of the EHD were optimized.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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