Effect of evaporator length on the performance of a self-oscillatingfluidic heat engine (SOFHE)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This paper reports the effect of evaporator length on the performance of a self-oscillating fluidic heat engine (SOFHE). The SOFHE is a thermal energy harvester, when coupled with an electro-mechanical transducer that was proposed to power wireless sensors widely used in the Internet of Things (IoT). The mechanical power of the SOFHE is in the order of fraction of milliwatts, which makes it a promising power supply for a range of wireless sensors with the power requirements of 10s µW. The SOFHE consists of a vapor bubble trapped by an oscillating liquid plug acting as a piston. The working principle of the SOFHE is similar to a singlebranch pulsating heat pipe. The engine is a small tube (inner diameter of 2 mm) filled with deionized water heated from a closed end and cooled from the opposite open end. By perturbing the equilibrium of the vapor bubble-liquid plug, oscillation start and are sustained by cyclic evaporationcondensation from a thin film in the vapor bubble. To characterize SOFHE’s mechanical power as a function of the evaporator length, measurements of pressure, oscillation amplitude, and frequency are conducted. As the evaporator length decreases (from 7 cm to 1 cm), the oscillation amplitude decreases (from 5.9 mm to 1.5 mm) while the frequency increases (from 27 Hz to 52 Hz). In theory, the power of SOFHE is proportional to the square of frequency and amplitude, so the trend in power is not obvious given the opposing effects. The results show a decrease in the mechanical power from 380 µW to 180 µW, which implies that the negative effect of the amplitude decrease dominates over the increase in frequency. A fourfold decrease was also observed in the net evaporation rate (from 1027 to 242 µg/s), which explains why the amplitude decreases with the evaporator length. The research findings contribute to the design of both SOFHEs and pulsating heat pipes by suggesting that a longer heated zone improves the performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».