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Enregistrement W4382559954 · doi:10.18280/mmep.100334

Experimental Investigation of Thermo-Fluid Characteristics in Air Flow Through Corrugated Tubes with Various Configurations

2023· article· en· W4382559954 sur OpenAlexvenueno aff
Salwa Ahmad Sarow, Saad Najeeb Shehab

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCyclone Separators and Fluid Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMustansiriyah University
Mots-clésMechanicsMaterials scienceFlow (mathematics)Fluid dynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineering and industrial applications, such as heat exchangers, cooling systems, and solar collectors, require designs that optimize heat transfer rates and enhance thermal performance.Corrugated tubes present a viable solution for these applications.In this study, an experimental simulation method was employed to examine the thermo-fluid characteristics of air flow through a one-start horizontally spiraled corrugated tube under turbulent forced convection.A parametric investigation was carried out for various configurations of spirally corrugated tubes subjected to uniform heat flux.Three distinct types of spirally corrugated tubes were investigated: Continuous corrugated tubes with 6mm pitch, continuous corrugated tubes with 18mm pitch, and interrupted corrugated tubes with 6mm pitch.Additionally, a smooth tube was examined for comparison.All tubes were fabricated from copper, and the corrugations were created through cold forming.The effects of air velocity and wall heat flux on flow and heat transfer rates were analyzed, with five air velocities (ranging from 2.5 to 4.5m/s) and six surface heat fluxes (ranging from 5,000 to 10,000W/m 2 ) considered.Results revealed that the average Nusselt number for the interrupted corrugated tube was 72.5% higher than the smooth tube, 63.5% higher than the corrugated tube with an 18mm pitch, and 12.5% greater than the corrugated tube with a 6mm pitch.

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 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 enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,622

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,183 · 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.

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

Citations0
Publié2023
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