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Enregistrement W7083034163 · doi:10.1016/j.applthermaleng.2025.128439

A critical review of additively manufactured wick structures for heat pipes with their thermal and hydraulic performance

2025· article· en· W7083034163 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueApplied Thermal Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHeat pipeThermalThermal hydraulicsMicro-loop heat pipePipeHydraulic pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat pipe technology, being a passive and two-phase heat transfer method, is the future of heat transfer and thermal management. It transfers heat at much higher rates as compared to traditional active single phase heat transfer methods via heat exchangers and heat sinks. Additive manufacturing (AM) as part of industry 4.0 has helped to evolve the manufacturing of these heat pipes. Using AM in heat pipe manufacturing, thermal and capillary performance of heat pipes improved due to the inclusion of lattice-based filigree wick structures. In this review paper, thermal and capillary performance of specific categories of heat pipes, i.e. flat plat heat pipes, vapor chambers and cylindrical heat pipes have been reviewed. Moreover, measurement methods for various design and performance parameters along with operational limits have been discussed. Design performance parameters including wick material, wick structure, filling ratio of working fluid play role in designing these heat pipes. Moreover, measurement methods for gauging hydraulic and thermal performance along with their parameters including capillary performance ratio, porosity, thermal resistance and effective thermal conductivity have been summarized with analysis. The present status, challenges and prospects of HP technology vis-à-vis use of AM for this technology have been discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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