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Enregistrement W4378194984 · doi:10.1615/heattransres.2023047797

GAS-LIQUID FILM DISTRIBUTION AND SEPARATION OF CONDENSATION FROM A DOWNWARD-FLOWING STEAM-NONCONDENSABLE GAS MIXTURE ONTO A HORIZONTAL TUBE AT SUBATMOSPHERIC PRESSURE

2023· article· en· W4378194984 sur OpenAlexaff
Jingran Wang, Fang Liu, Junhui Lu, Fengyan Cao, Suilin Wang, Yanyan Liu

Notice bibliographique

RevueHeat Transfer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubcoolingMaterials scienceCondensationThermodynamicsMass transferHeat transferMass fractionCompressed fluidMechanicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the boundary layer, a mathematical model was established to investigate the thicknesses of liquid and gas films and the steam condensate distribution in the presence of noncondensable gas outside a horizontal tube at pressures lower than atmospheric pressure. The model accurately predicts the steam condensation heat transfer with noncondensable gas. The influences of the noncondensable gas mass fraction, pressure, velocity, and surface subcooling upon the condensation heat transfer, the thicknesses of liquid and gas films, and condensate distribution around the horizontal tube have been studied. The liquid film thickness rises as the surface subcooling raises but reduces with raising pressure and mass fraction of noncondensable gas. The gas film thickness rises with rising surface subcooling and noncondensable gas mass fraction, reducing as the pressure rises. The thicknesses of gas and liquid films and condensate distribution significantly affect the local heat transfer. The liquid film separation velocity reduces with raising pressure, surface subcooling, and mass fraction of noncondensable gas, which is most influenced by pressure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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