Research on heat transfer characteristics of supercritical hydrogen in rough U‐shaped channels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To explore hydrogen's cooling performance and mechanism as a coolant in heat exchangers, the RNG k‐ε turbulence model is employed to simulate the heat transfer characteristics of supercritical hydrogen within U‐shaped tubes. The influence of factors such as the heat‐to‐mass ratio, hydraulic radius, and roughness on the flow and heat transfer characteristics is analyzed. Emphasis is placed on exploring the mechanism by which the introduction of roughness enhances heat transfer. A new heat transfer correlation equation is established. The results show that for vertical U‐shaped tubes under cooling conditions, increasing surface roughness or reducing the heat‐to‐mass ratio and hydraulic radius significantly enhances heat transfer. Compared to increasing the mass flow rate, reducing the heat flux and consequently lowering the heat‐to‐mass ratio can increase the heat transfer coefficient by approximately three times, with less heat transfer decay at the outlet section. Dimensionless number analysis reveals that buoyancy and flow acceleration effects have negligible impacts on heat transfer during hydrogen flow. However, centrifugal forces alter the circumferential thermal property gradients, effectively enhancing heat transfer in the curved sections. Finally, the proposed heat transfer correlation based on surface roughness predicts an accuracy deviation of ±20%, making it suitable for predicting the heat transfer of supercritical hydrogen.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».