Ice slurry production via opposed-jets spray: An experimental and theoretical study
Notice bibliographique
Résumé
The opposed nozzle impinging method is a novel developed technology for ice slurry preparation, which has more advantages than the traditional method, such as increasing the effective heat transfer contact area, significantly reducing ice plugging, and improving the heat transfer efficiency. The injection angle, flow rate and injector distance are investigated experimentally in this work due to their great influence on system performance. Consequently, the optimum parameters and the functional relationship between the system performance parameters and the key operating parameters are obtained. It is shown that increasing the spray angle of the gas and liquid streams increases the ice packing fraction (IPF) by up to 6.09 %. The increase in the IPF growth rate is 2.974 times greater when the gas spray angle is changed from 45° to 105°, compared to a similar change in the liquid nozzle angle. The cold energy utilization rate of the ice slurry generated increases by 16.02 % when the gas–liquid spray angle increases from 45° to 105°. Moreover, the order of influencing factors on the IPF and heat transfer efficiency according to orthogonal experiments from the highest to lowest is distance between nozzles, liquid nozzle flow rate, air nozzle flow rate. The optimal values for the nozzle distance, air nozzle flow rate and liquid nozzle flow rate are 8 cm, 6.4 m 3 /h, and 48L/h, respectively. Moreover, a novel mathematical model is built up to explain theoretically the influence of spray angles, fluid properties and construction parameters on ice content.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».