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Enregistrement W4386869729 · doi:10.1615/heattransres.2023049214

CHARACTERIZATION AND MODELING OF DENSITY AS A FUNCTION OF TEMPERATURE FOR PARAFFIN WAX PHASE CHANGE MATERIALS (PCMs)

2023· article· en· W4386869729 sur OpenAlexaff
Jacob Lamotte-Dawaghreh, Joseph Herring, Rabin Bhandari, Akshay Lakshminarayana, Rohit Suthar, Pratik Bansode, Dereje Agonafer, Néstor Ramos, Nicolas Teufel, Thomas Silvers, Michael L. Wilson, Dan Eifert, D. Martorana

Notice bibliographique

RevueHeat Transfer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceParaffin waxWaxCharacterization (materials science)Phase-change materialThermal expansionThermalDilatometerThermal energy storageThermodynamicsPhase transitionComposite materialNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a study on the characterization of density as a function of temperature for phase change materials (PCMs). More specifically, in this study we analyze organic alkane PCMs, often called paraffins. PCMs are materials that have the ability to absorb a substantial amount of heat during phase transition from solid to liquid, and therefore prove to be useful in thermal energy storage. The density of paraffin wax PCMs is largely dependent on temperature, and during the phase change process, the density decreases dramatically as the PCM transitions from solid to liquid. Consequently, the PCM experiences dramatic volumetric expansion during this transition. Besides the thermal energy storage uses of PCMs, this volumetric expansion that they exhibit is also used in thermal actuator applications, often referred to as wax motors. While density of PCMs does affect their thermal and mechanical performance, the property is not well-characterized within the literature. In this paper, we examine ten paraffin wax PCMs with varying melting temperatures and characterize their densities as a function of temperature. This characterization was done using a piston and cylinder dilatometer test setup within a temperature-controlled thermal chamber that we designed and validated to the well-characterized density properties of water. The density and temperature relationships were further analyzed using piecewise linear regression analysis to develop mathematical models of density as it relates to temperature, which will be useful to those wishing to analyze designs in which PCMs are used, such as in PCM-filled heat sinks.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,180 · 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'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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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