Genetic algorithm modeling of a shell-and-coiled-tube heat exchanger
محل انتشار: چهاردهمین کنگره ملی مهندسی شیمی ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,333
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NICEC14_020
تاریخ نمایه سازی: 3 آذر 1391
چکیده مقاله:
In the present work, heat transfer rate and pressure drop in a shell and coiled tube heat exchanger were evaluated experimentally. The experiments were carried out using a helically coiled tubewith a tube diameter of 0.57 cm, coil diameter of 8.6 cm, and a pitch of 2.4 cm which was placedin a cylindrical shell. The hot water was passed through the tube side and the cold water was passed through the shell side. A set of experiments in the range of Reynolds numbers from 10,000to 31,000 in the tube side and 250 to 1000 in the shell side were carried out. Heat transfer coefficients were calculated using Wilson plot technique. Nusselt number (Nu) and friction factor (f) values were obtained for analyzing the heat transfer rate and pressure drop in the heatexchanger. Moreover, new classical power–law correlations were proposed for estimating the Nu in tube and shell side and also f in the tube side. Correlation constants are then obtained using genetic algorithm (GA) method.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Reza Beigzadeh
CFD Research Center, Chemical Engineering Department, Razi University, Kermanshah, Iran
Mehran Dadfar
Faculty of Energy, Kermanshah University of Technology, Kermanshah, Iran
Babak Aghel
CFD Research Center, Chemical Engineering Department, Razi University, Kermanshah, 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 :