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Enregistrement W4390910498 · doi:10.1115/1.4064495

Comparison of Heat Transfer and Friction in Pipes With Various Internal Roughness

2024· article· en· W4390910498 sur OpenAlexafffund
A. Raoufi, Andrew Williams, Craig Metcalfe, Paul-Emile Trudeau, Joshua Brinkerhoff, Lucas Warwaruk, Sina Ghaemi

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNusselt numberMaterials scienceHeat transferSurface roughnessReynolds numberSurface finishTurbulenceFriction factorElectromagnetic coilFriction lossComposite materialMechanicsElectrical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The heat transfer and friction factor of turbulent pipe flows with different internal roughness are experimentally investigated. Three types of roughness in forms of a mesh, hemispherical elements, and a coil are added to the interior of pipes with an inner diameter of 52.5 mm. The working fluid is air, and the Reynolds numbers vary from 20,000 to 90,000 in increments of 10,000. For investigating the heat transfer, the pipe wall is heated to 375 °C while the inlet air remains at the room temperature. The measurements show that the mesh-type roughness results in a maximum Nusselt number, Nu, increase of approximately 6%, the pipes with hemispherical roughness increased the Nu by a maximum amount of 30%, and the coil increased Nu by up to 60% compared with the smooth pipe. The maximum increase of friction factor is 40% for the pipes with mesh-type roughness, 30% for pipes with hemispherical roughness, and 67% for pipes with coil roughness. The experimental results indicate that adding hemispherical and coil roughness to the internal surface of the pipe can lead to a significant improvement in the rate of heat transfer while adding a mesh-type roughness can have marginal improvements and comes with a large frictional loss penalty. The analysis shows that the highest thermohydraulic performance is achieved using the hemispherical roughness elements.

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 enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,497

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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