Numerical heat transfer analysis of steam injection into subcooled water
Notice bibliographique
Résumé
Steam direct contact condensation (DCC) into subcooled water may be encountered in different important industrial process applications, such as steam jet pumps, steam ejectors, pressurizers, and emergency cooling systems of nuclear reactor core. In this work, a numerical simulation study has been done for injection of steam into a tank full of subcooled water. In the simulations, the Eulerian multiphase flow in addition to a realizable k-epsilon turbulence model has been utilized. Moreover, a DCC model has been used for condensation capturing. Fluent software with a user-defined function (UDF) for the DCC model was employed for simulations. The results obtained from simulations were validated with experimental results, and a fair agreement was observed. This study considered the local Nusselt number (LNN) the most suitable parameter for investigating the heat transfer rate (HTR) at the computational cell level. Therefore, the contours of the LNN, its axial distribution, and radial distribution were studied with respect to the inlet pressure of injected steam, temperature of tank water, and location along the axis of the nozzle. The results reveal the fact that the value of the LNN reaches a maximum at the nozzle exit along the axis of the nozzle at 323 K tank water temperature. LNN decreases by increasing or decreasing the tank water temperature beyond 323 K. It is claimed that the heat transfer (HT) study at such a local scale has been conducted for the first time to the best of our knowledge, and it unfolds various crucial facts regarding steam-water interaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».