Integerated optimization and advanced thermal assesment of nanofluid-assisted and dimple-enhanced shell-and-tube heat exchangers
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.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».