Study of the influence of the mesh density on the heat transfer coefficient in numerical modeling of the transverse flow around a tube bundle of the corridor type

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

Background: The paper considers numerical modeling of the transverse flow around a five-row corridor-type tube bundle with an air flow at coupled heat exchange. The studied model is typical for air-cooled heat exchangers such as air condensers, oil coolers or cooling towers. The outer surface of the pipes had a temperature higher than the temperature of the air flow. The air flow rate corresponded to the Reynolds number in the narrow section of the tube bundle, typical for heat exchangers of the abovementioned type. The results of numerical modeling are determined by the quality of the mesh. At the same time, the more the calculation cells and the smaller their size, the more computational power and time budget are required to solve the problem. However, the results obtained are closer to a field experiment.

Aim: Determination of the level of detail of the mesh, at which obtaining correct results of numerical simulation of coupled heat transfer is possible.

Results: The influence of the quantitative characteristics of six mesh variants on the value of the average heat transfer coefficient is estimated. The variants differed in the degree of detail: the number and size of cells (from large to small). In each case, the values of the average heat transfer coefficient are obtained, determined by the degree of error of the numerical experiment. The data obtained were compared with the data obtained when solving the criterion equations of convective heat transfer using three methods.

Conclusion: The error of finding the heat transfer coefficient by the considered methods is determined. It is found that the results of numerical modeling with a high degree of detail are close to the results obtained in the calculation using the Baer method. The results obtained can be useful in numerical modeling of flows in heat exchangers with transverse flow around tube bundles.

About the authors

Denis V. Shevelev

Bauman Moscow State Technical University

Author for correspondence.
Email: denis.v.shevelev@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-7104-3249
SPIN-code: 2076-0373

Cand. Sci. (Engineering), Assistant Professor of the Heat Engines and Hydraulic Machines Department

Russian Federation, Moscow

Andrey A. Zhinov

Bauman Moscow State Technical University

Email: azhinov@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6409-4777
SPIN-code: 1078-4808

Cand. Sci. (Engineering), Assistant Professor, Head of the Heat Engines and Hydraulic Machines Department

Russian Federation, Moscow

Elena A. Yurik

Bauman Moscow State Technical University

Email: eayurik@bmstu.ru
ORCID iD: 0009-0004-9400-0315
SPIN-code: 7520-2944

Cand. Sci. (Engineering), Assistant Professor of the Heat Engines and Hydraulic Machines Department

Russian Federation, Moscow

References

  1. Computational Simulation and Application. Ed. Jianping Zhu. Croatia: InTech Press; 2011.
  2. Star-CCM+ Accessed: 03.11.2024. Available from: https://star-ccm.com/
  3. Siemens FLOEFD [inernet] Accessed: 03.11.2024. Available from: https://plm.sw.siemens.com/en-US/simcenter/fluids-thermal-simulation/floefd/
  4. FlowVision CFD [inernet] Accessed: 03.11.2024. Available from: https://flowvision.ru/ru/
  5. OpenFOAM [inernet] Accessed: 03.11.2024. Available from: https://www.openfoam.com/
  6. Deich ME. Technical gas dynamics. Moscow, Leningrad: Gosenergoizdat; 1961. (In Russ.)
  7. Zhinov AA, Shevelev DV, Yurik EA. The use of cfd technology for modeling convective heat transfer in the transverse flow of a cylinder. Electronic Journal: science, technology and education. 2023(44):11–20. Accessed: 03.11.2024. Available from: http://nto-journal.ru/uploads/articles/120fd0329dc4fa42581c577698296c07.pdf
  8. Milman OO, Fedorov VA. Air-condensing units. Moscow: MPEI; 2002. (In Russ.)
  9. Burtsev SA. Analysis of various factors on the value of the temperature recovery coefficient on the surface of bodies when flown by an air stream. Science and Education. 2004(11):1–28. doi: 10.7463/1104.0551021 EDN: VLVEJN
  10. Mikheev MA. Calculation formulas for convective heat transfer. Izvestiya AN SSSR. Power Engineering and Transport. 1966(5):96–105. (In Russ.)
  11. Zhukauskas A, Makaryavichus V, Shlaichyauskas A. Heat transfer of tube bundles in a transverse fluid flow. Vilnius, Miitis; 1968. (In Russ.)
  12. Baehr H, Stephan K. Heat and Mass Transfer. Springler; 2011. doi: 10.1007/978-3-642-20021-2
  13. Ametistov EV, Grigoriev VA, Emtsev BT, et al. Heat and Mass Transfer. Heat Engineering Experiment: Handbook. Moscow: Energoizdat; 1982. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Geometrical characteristics of the tube bundle under study.

Download (207KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Configuration of mesh variants.

Download (683KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».