Modeling of vapor condensation in a longitudinally finned minichannel


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Heat transfer with vapor condensation inside a longitudinally finned tube is numerically studied. The proposed model considers vapor condensation on two initial flow areas, namely, annular and rivulet. The model allows prediction of pressure difference along the tube length, vapor velocity profiles in the central channel and an interfin groove, and also a velocity profile in the condensate rivulet at the bottom of the interfin channel, local heat transfer coefficients at different fin points, and average heat transfer coefficients over tube section and length. The calculations showed that in the case of vapor condensation in longitudinally finned tubes of a small diameter it is of fundamental importance to divide the flow tube section into a central channel and interfin channels. The governing vapor velocities in these channels may differ by more than an order of magnitude. The reduced vapor velocity, used in engineering calculations, does not reflect the character of dynamic vapor impact on a condensate film on the most part of the heat transfer surface. For tubes with relatively large fins the proposed model describes vapor condensation almost completely,meanwhile, the mass vapor quality by the time of filling of the grooves reaches 0.01–0.05. The highest heat transfer intensification was obtained for “sharp fins” with a high value of the fin head curvature. Comparison of results of calculation by the model with results of the known experiments on water vapor condensation yields a good qualitative and quantitative agreement for low vapor velocities at the channel inlet (under 30 m/s). The wall thermal conductivity coefficient value affects significantly the condensation efficiency.

Об авторах

I. Marchuk

Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch; Novosibirsk State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: marchuk@itp.nsc.ru
Россия, pr. Akad. Lavrent’eva 1, Novosibirsk, 630090; ul. Pirogova 2, Novosibirsk, 630090

E. Chinnov

Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch; Novosibirsk State University

Email: marchuk@itp.nsc.ru
Россия, pr. Akad. Lavrent’eva 1, Novosibirsk, 630090; ul. Pirogova 2, Novosibirsk, 630090

O. Kabov

Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch; Novosibirsk State University

Email: marchuk@itp.nsc.ru
Россия, pr. Akad. Lavrent’eva 1, Novosibirsk, 630090; ul. Pirogova 2, Novosibirsk, 630090

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».