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Enregistrement W4412700076 · doi:10.11159/ffhmt25.129

A Hybrid Surface Design for Superior Condensation Heat Transfer

2025· article· en· W4412700076 sur OpenAlexvenueno aff
Xu Chen, Tsz Chung Ho, Chi Yan Tso

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondensationHeat transferMaterials scienceSurface (topology)Computer scienceMechanicsThermodynamicsPhysicsMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Condensation heat transfer on metallic heat transfer surfaces is crucial to diverse thermal engineering applications.However, inefficient removal of high-thermal-resistance condensed droplets from metallic heat transfer surfaces leads to elevated thermal resistance, significantly reducing condensation heat transfer efficiency [1].To tackle this challenge, researchers have developed various surface modification strategies, with micro-grooved structures and biphilic surface modification being two of the most promising approaches.Regarding micro-grooved structures, this technique involves the creation of durable microscale grooves on metallic heat transfer surfaces, which effectively increase the condensation area beyond the planar surface.These structures induce anisotropic condensation patterns and facilitate directional transport of condensate droplets, thereby improving condensation heat transfer.However, the inherently high surface energy of microgrooved structures causes strong liquid-surface adhesion, promoting undesirable filmwise condensation and ultimately compromising heat transfer performance [2].In contrast, biphilic surface modification entails the fabrication of spatially distributed hydrophilic sites on superhydrophobic substrates with low surface energy.These hydrophilic sites act as preferential nucleation centers, guiding droplet formation and enhancing droplet transport through mechanisms such as coalescence-induced jumping and sliding.Despite these advantages, the durability of biphilic surfaces is limited due to prolonged droplet residence time, which accelerates structural degradation [3].Micro-grooved structures enhance effective condensation area and regulate droplet removal but are limited by excessive droplet adhesion.Meanwhile, biphilic surfaces improve nucleation-coalescence dynamics but suffer from poor durability.Herein, we propose an integrated surface modification strategy for metallic heat transfer surfaces that synergistically combines these two approaches to overcome their inherent limitations, achieving superior droplet mobility and enhanced condensation performance.To integrate the advantages of both approaches, we developed the micro-grooved biphilic surface.This surface combines the strengths of micro-grooved structures and biphilic surface modifications to overcome their respective limitations.Hydrophilic sites with an optimized 0.9% area ratio were coated onto the micro-grooved surface to regulate nucleation and enhance droplet mobility through coalescence-induced jumping and sliding [4].Additionally, the effect of groove depth on condensation performance was investigated, and an optimal depth was identified to maximize droplet removal while minimizing liquid retention.Specifically, we observed that as the micro-groove depth increased, the condensation performance exhibited a trend of first increasing and then decreasing.The optimal condensation performance was achieved at a micro-groove depth of 0.15 mm, where droplet mobility and heat transfer efficiency were maximized.The micro-grooved biphilic surface achieves superior condensation performance by balancing droplet mobility, nucleation control, and surface adhesion, effectively addressing the limitations of existing techniques.This advancement holds significant potential for improving energy efficiency in thermal management systems and fostering the development of sustainable technologies in industrial and environmental applications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,667

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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