Integerated optimization and advanced thermal assesment of nanofluid-assisted and dimple-enhanced shell-and-tube heat exchangers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the combined impact of CuO-water nanofluids and teardrop-shaped dimples on the hydrodynamic and thermal performance of shell-and-tube heat exchangers (STHEs). Three STHE configurations, differing mainly in their length and number of baffles, are analyzed using a segment-by-segment approach within the P-NTU framework. Water is used as the base fluid on both tube and shell sides to accommodate nanoparticle suspensions of 0% mass fraction, 1% mass fraction, and 2% mass fraction CuO. The results highlight that a 1 wt% concentration strikes an optimal balance, enhancing thermal conductivity up to 24% while minimizing pumping-power penalties. Incorporating teardrop dimples on the tube surface significantly increases heat transfer, about 116%, but also results in higher tube-side pressure loss. However, combining dimples with nanoparticles yields only marginal additional improvements beyond those provided by dimples alone. Performance evaluation criteria ( PEC ) are employed to weigh thermal gains against aerodynamic losses. Moreover, while enlarging the heat exchanger by increasing its length and number of baffles may improve the thermal performance, it leads to a considerable rise in weight and size, which is often a critical feature in aerospace and other weight-sensitive applications. Overall, the study provides practical insights for optimizing STHE design by implementing an enhanced balance between heat transfer improvement and fluid flow penalties.
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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 découle