Experiments and Heat Transfer Correlation Validations of Low-Parameter Region of sCO2 Flow in a Long Thin Vertical Loop
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this study is to accurately predict the convective heat transfer of CO2 to ensure the safe and efficient design of supercritical and trans-critical CO2 energy systems. The heat transfer performance of CO2 is crucial for the stable operation of these systems. This research study explored the flow and heat transfer behavior of CO2 in a long thin vertical loop through experiments. A range of key parameters were set in the experiments to ensure the broad coverage of operating conditions. The inlet temperature was set between 10 °C and 45 °C, the pressure ranged from 6.0 to 9.0 MPa, mass fluxes varied from 500 to 1500 kg/m2s, and the heat flux reached up to 300 kW/m2. Experiments were performed at Reynolds number 104. By adjusting these parameters, the experiments were able to simulate CO2 heat transfer performance under various real-world conditions. Additionally, numerical simulations were employed to further analyze CO2’s flow and heat transfer behavior. Different turbulence models were tested, and the results showed that the SST k-ω model can best predict CO2 convective heat transfer, effectively capturing the complex heat transfer characteristics under varying flow conditions. The research outcomes were compared with established correlations through the Nusselt number, and while a ±30% uncertainty was observed, the overall agreement was satisfactory. This indicates that the experimental and simulation results are within a reasonable range, confirming their reliability.
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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 ».