A critical review of turbulator effects on shell-and-tube heat exchanger performance based on CFD studies
Notice bibliographique
Résumé
Shell-and-tube heat exchangers (STHEs) are widely recognized as one of the most reliable and versatile thermal devices in power generation, chemical processing, and energy systems. Their robust design and adaptability explain their extensive use, yet the growing need for higher efficiency, compactness, and reduced operating costs continues to drive efforts for performance improvement. Among various enhancement techniques, passive methods such as turbulators are particularly attractive. By introducing structural modifications that disturb fluid flow, turbulators intensify turbulence, enhance mixing, and reduce stagnant zones, which results in stronger heat transfer without the requirement for external energy. However, these benefits are usually accompanied by increased pressure drops (ΔP), making optimization essential. Computational fluid dynamics (CFD) has become the primary tool for exploring these design trade-offs. Unlike analytical or experimental methods, CFD provides detailed insight into velocity fields, temperature distributions, and flow structures at a fraction of the cost and time. Its flexibility makes it indispensable for studying complex turbulator geometries, such as twisted tubes, dimpled and corrugated surfaces, helical and modified baffles, and hybrid configurations. Nevertheless, the predictive power of CFD depends heavily on turbulence modeling, grid quality, and solver strategies, which require careful selection to ensure accuracy and stability. This review offers the first focused and critical synthesis of CFD-based studies on turbulators in STHEs. It evaluates the ability of different designs to enhance hydrothermal performance, while also highlighting the hydraulic penalties that accompany them. Beyond geometric modifications, it examines how artificial intelligence (AI) is being coupled with CFD to accelerate optimization, reduce computational cost, and improve predictive accuracy. By systematically comparing achievements and limitations across the literature, this review provides not only a consolidated reference for engineers but also a roadmap for advancing next-generation STHEs that are compact, energy-efficient, and better aligned with future industrial needs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».