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Record W7065816765

Estudo do comportamento térmico de fluidos em tubos capilares de refrigeração

2017· dissertation· pt· W7065816765 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2017
Typedissertation
Languagept
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCapacitanceIsothermal processSine wave
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Devido a todos os problemas associados ao uso de CFC houve a preocupação crescente em se arranjar soluções mais adequadas e que não fossem prejudiciais, tanto ao Homem como ao meio ambiente. Toda esta preocupação advém desde a década de 80, após se descobrir que a camada de ozono estava a ser afetada devido ao uso de CFC. Foram posteriormente criados acordos, o protocolo de Montreal e o protocolo de Quioto que tinham em atenção todos estes problemas. Atualmente são usados sistemas de refrigeração, quer domésticos quer industriais, com fluidos frigorigéneos de várias classes, onde alguns são mais nocivos para o Homem/meio ambiente do que outros. Tendo em atenção este problema, foi usado no presente trabalho o fluido frigorigéneo R-134a. A presente dissertação focou-se no estudo da transferência de calor em dois modelos de tubos capilares, sendo o primeiro modelo de tubos concêntricos e o segundo modelo de tubos paralelos ligados por solda, onde a transferência de calor é feita pela zona da soldadura. Tendo por objetivo a comparação da simulação feita em ANSYS fluent com os dados experimentais publicados na comunidade cientifica. Considerando os modelos experimentais foram realizados os dois modelos, sendo o primeiro (Modelo 1) com o comprimento de 1 metro e diâmetros interiores de 7,86 e 49,86 milímetros, onde o tubo de menor diâmetro tem espessura de 1 milímetro e o de diâmetro maior tem espessura de tudo de 15 milímetros. Para o segundo modelo (Modelo 2), este ligado por soldadura, também ele com o comprimento de 1 metro e diâmetros interiores de 7,86 e 49,86 milímetros sendo a soldadura de 1,5 milímetros e respetivas espessuras de 1 milímetro e 15 milímetros. No interior dos tubos, há um escoamento do fluido frigorigéneo R-134a. Para a elaboração destas geometrias recorreu-se ao ANSYS Workbench – DesignModeler, onde para o Modelo 1 foi feito uma geometria tridimensional e para o Modelo 2 uma geometria bidimensional. Seguidamente foi realizada a malha, com recurso ANSYS Workbench – Meshing, em que no Modelo 1 é uma malha híbrida e para o Modelo 2 foi considerada uma malha estruturada. A simulação de ambos os modelos foi efetuada com escoamento em corrente paralela e contra corrente. Os resultados obtidos pelas simulações efetuadas são fiáveis, tendo todas elas um erro inferior ao apresentado na literatura, sendo que as simulações são bastante próximas dos dados experimentais.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.053
GPT teacher head0.396
Teacher spread0.343 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
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