MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401931151 · doi:10.1016/j.ijft.2024.100830

Numerical evaluation of the impact of using spiral innovative turbulator on improving the thermal performance of a helical double-pipe heat exchanger

2024· article· en· W4401931151 sur OpenAlexaff
Seyed Soheil Mousavi Ajarostaghi, Ali Basem, Khalid Waleed Al-Mansoori, Abbas J. Sultan, Mortatha Al‐Yasiri, Seyed Hossein Hashemi Karouei, Hossein Ahangaran

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermofluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulatorSpiral (railway)Heat exchangerMechanicsThermalMaterials scienceMechanical engineeringEngineeringThermodynamicsReynolds numberPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the necessity of performing thermal operations, heat exchangers are widely employed in many different areas. The heat transfer and fluid flow within a spiral double-pipe heat exchanger fitted with a novel turbulator were numerically assessed in this work. The presented novel turbulator is a curved tube with holes incorporated into its thickness and spiral ribs on its inner wall. The turbulator wall's curved rib design produces secondary flows at the turbulator output when fluid flows through the tube and the perforations. A commercial CFD tool, based on the finite volume technique, was used to conduct the numerical simulations. The fluid flow regime is turbulence (Re = 8,000 – 14,000). Two sections make up this work. The first portion looked at how the hydrothermal behavior of the fluid flow inside the proposed turbulator was affected by the angle at which the curved ribs rotated. For this angle, three values were considered: θ = 30, 90, and 150°, and the outcomes were contrasted with those of a plain spiral double-tube heat exchanger (turbulator not included). Then, the number of embedded holes in the turbulator's thickness changes in the second part, and three values of N = 12, 16, and 20 were considered. According to the first part's findings, the model exhibiting θ = 90° had a greater thermal performance factor at Re = 10,000. This model has a more noteworthy thermal performance factor than the models with θ = 150 and θ = 30° by approximately 15.62 % and 22.65 %, respectively (at Re = 10,000). Furthermore, the second section's numerical findings showed that the model with N = 20 had more extraordinary thermal performance at Re = 10,000. Model N = 20 has a thermal performance factor of about 16.93 % and 17.55 % greater than models N = 16 and N = 12. Within the proposed heat exchanger, the recommended turbulator produced a sizable rotating flow, and including embedded holes significantly reduced the pressure drop this kind of turbulator causes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of ThermofluidsMême sujetHeat Transfer MechanismsTravaux en français237 207