Numerical and Experimental Investigation of Supersonic Binary Fluid Ejector Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ejectors are simple mechanical devices with no moving parts which convert the pressure energy of a motive fluid to kinetic energy and generate suction of the secondary fluid. The ability to recover waste heat, to operate using solar power and the ability to use geothermal energy make ejector-based systems attractive in different industrial applications. The main challenge of ejector-based refrigeration systems is their relatively low coefficient of performance (COP). In order to increase the ejector performance, two chemically distinct fluids can be used in the refrigeration cycle. It is suggested that a higher molecular mass be used for the motive fluid to improve the entrainment ratio of the binary fluid ejector (BFE) and thus the system COP. Inert gas combinations of argon–helium and krypton–air are studied in this paper using computational fluid dynamics (CFDs) and experimental measurements. All CFD cases were axisymmetric and the appropriate turbulence model was selected based on experimental validation. Specifically, the entrainment ratio and the static pressure along the ejector wall were measured to validate the CFD predictions. It was found that the molar entrainment ratio was significantly higher in argon–helium compared to krypton–air. The static pressure measurements along the wall, in addition, exhibited good agreement with the results obtained via computational fluid dynamics (CFDs).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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