Simulation of pool boiling for surfaces with various wettability
محل انتشار: فصلنامه فیزیک و مهندسی پرتو، دوره: 6، شماره: 3
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 43
نسخه کامل این مقاله ارائه نشده است و در دسترس نمی باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_RPE-6-3_005
تاریخ نمایه سازی: 26 خرداد 1404
چکیده مقاله:
A boiling model, specifically the Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) model, is utilized by Computational Fluid Dynamics (CFD) code to calculate the pool boiling behavior on surfaces with varying wettability characteristics. The RPI model is an accurate method for predicting the heat transfer coefficient of nucleate boiling, which is based on a component-by-component heat flux analysis. With some modifications, the RPI model can also be employed to simulate pool boiling heat transfer and CHF. To validate the modeling approach, the calculated heat flux for the pool boiling regime is compared to experimental data from the literature. The results indicate that the modified RPI model has a good ability to accurately predict the heat flux for the pool boiling stage. Furthermore, this modified RPI model demonstrates close agreement with the experimental results obtained for surfaces exhibiting diverse wettability properties. This suggests the model's capability to effectively capture the impact of surface wettability on pool boiling heat transfer. The successful application and validation of the modified RPI model for pool boiling simulations, particularly its ability to account for varying surface wettability characteristics, represents a valuable contribution to the existing knowledge on computational modeling of boiling heat transfer phenomena.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Aref Rahimian
Reactor and Nuclear Safety Research School, Nuclear Science and Technology Research Institute, ۱۴۳۹۹۵۱۱۱۳, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :