Enhancing Melting Heat Transfer in a Double Tube Enclosure: The Role of Perforated Disk Fin Configurations
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to enhance the thermal performance of latent heat thermal energy storage (LHTES) systems using phase change materials (PCMs) by introducing novel perforated disk fin configurations, overcoming PCMs’ low thermal conductivity while maintaining fixed fin material volume. Numerical simulations employ a finite volume solver tailored for phase change heat transfer to model phase transitions, and a pressure‐based algorithm to ensure stability across flow regimes. Adaptive time stepping captures dynamic temperature evolution without sacrificing accuracy. The strategic placement of small holes enhances both convective and conductive heat pathways within the PCM, reducing thermal resistance and boosting energy transfer rates. This configuration overcomes the low intrinsic thermal conductivity of PCMs, enabling rapid thermal storage and retrieval. Twelve distinct fin designs were numerically analyzed to evaluate the effects of staggered arrangements, hole diameters, and row layouts on PCM melting and solidification rates. The optimal configuration, featuring multiple staggered rows of small‐radius holes to maximize surface area and heat transfer, accelerated melting by 67% compared to conventional designs and by 29% relative to nonperforated fins. Perforated fins thus enable natural convection flow and enhanced heat transfer, significantly improving LHTES thermal performance.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».