CFD modeling of the heat and mass transfer in a refrigerated truck trailer equipped with eutectic plates
Bibliographic record
Abstract
Modélisation CFD du transfert de chaleur et de masse dans une remorque de camion réfrigérée équipée de plaques eutectiques Le système de refroidissement par plaques eutectiques (matériau à changement de phase, MCP) est une possible alternative aux systèmes conventionnels de réfrigération alimentés par des combustibles fossiles pour le transport de produits alimentaires surgelés ou réfrigérés dans des remorques de camions. Des modèles numériques ont été développés pour évaluer sa faisabilité et ont été validés avec succès par rapport à des résultats numériques et expérimentaux issus de la littérature. Initialement, un modèle d'infiltration d’air dans la remorque a été développé utilisant un modèle de turbulence k-w SST pour prédire le comportement thermoaéraulique de l'air pendant les périodes d'ouverture des portes. Différentes configurations des plaques eutectiques et des ventilateurs ont été analysées. Sans cargaison, les plaques disposées en série le long du plafond de la remorque ont montré un temps de renouvellement plus élevé que celles disposées en parallèle à l'arrière, en raison des zones de recirculation. Cependant, une fois la cargaison introduite, les deux configurations offrent des performances similaires car les zones de recirculation n'ont pas pu se former. Par ailleurs, un modèle multiphasique granulaire eulérien-eulérien a été développé pour prédire la formation et la croissance du givre sur les plaques eutectiques. Le modèle de turbulence k-w SST a été intégré pour étendre l'applicabilité du modèle de givre à une gamme plus large de vitesses d’air. Un modèle de solidification et de fusion a également été implémenté et couplé aux modèles précédents. Avec ce modèle combiné, les performances d'un système eutectique ont été étudiées pour des conditions estivales typiques à Montréal, Canada. Environ 2.3 % du MCP change effectivement de phase au cours des 120 premières secondes. Globalement, le système eutectique offre une alternative viable au système conventionnel, bénéficiant des mécanismes de prévention des infiltrations ou de dégivrage.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".