Аналитико-численное решение задачи о нестационарном теплообмене встречных потоков

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Получено решение нестационарной задачи о теплообмене встречных потоков, имеющих место при течении жидкости по петле. На дальнем конце петли задано равенство температур, а разность температур на входе и выходе определяется на основе расчетов при заданной температуре входящего теплоносителя. Показано, что формирование теплофизических процессов в рассматриваемой теплообменной системе определяется безразмерным конвективно-кондуктивным параметром \(P\nu ,\) представляющим собой соотношение вкладов конвекции и теплоотдачи в теплообмен системы. Решение представлено в пространстве интегрального преобразования Лапласа–Карсона. Построение оригиналов выполнено на основе алгоритма численного обращения ден Изегера, поскольку получение их аналитическими методами затруднено. Представлены пространственно-временные зависимости температурных изменений нисходящего и восходящего потоков, которые позволяют расширить существующие представления о физических процессах, для различных значений безразмерного конвективно-кондуктивного параметра. Показано, что при увеличении \(P\nu \) вклад конвекции, как и кинематических температурных волн, увеличивается.

Об авторах

А. И. Филиппов

Башкирский государственный университет

Email: ahoksana@yandex.ru
Россия, Уфа

О. В. Ахметова

Башкирский государственный университет

Email: ahoksana@yandex.ru
Россия, Уфа

М. А. Зеленова

Башкирский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ahoksana@yandex.ru
Россия, Уфа

Список литературы

  1. Коротаев Г.К., Шутяев В.П. Численное моделирование циркуляции океана со сверхвысоким пространственным разрешением // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2020. Т. 56. № 3. С. 334.
  2. Козина О.В., Дугин В.С. Климатообразующая роль океанических течений // Вестн. Нижневартовск. гос. ун-та. 2013. № 3. С. 22.
  3. Лучаков Ю.И., Камышев Н.Г., Шабанов П.Д. Перенос тепла кровью: сопоставление расчетных и экспериментальных данных // Обзоры по клинической фармакологии и лекарственной терапии. 2009. Т. 7. № 4. С. 3.
  4. Данилушкин И.А., Лежнев М.В. Структурное представление процесса теплообмена при встречном направлении взаимодействующих потоков // Вестн. Самарск. гос. техн. ун-та. Сер. Технические науки. 2007. № 1(19). С. 16.
  5. Булыгин Ю.А., Бородкин В.В. Моделирование “горячей” промывки нефтяных скважин мобильными колтюбинговыми установками // Насосы. Турбины. Системы. 2018. № 2(27). С. 62.
  6. Рамазанов А.Ш., Акчурин Р.З. Моделирование распределения температуры в бурящейся скважине // Вестн. Башкирск. ун-та. 2016. Т. 21. № 2. С. 269.
  7. Тимофеев Н.Г., Скрябин Р.М., Пинигин В.В. О температурном режиме при бурении скважин в условиях криолитозоны // Вестн. Сев.-Вост. фед. ун-та им. М.К. Аммосова. Сер. Науки о Земле. 2017. № 3(07). С. 54.
  8. Diaz G. Numerical Investigation of Transient Heat and Mass Transfer in a Parallel-flow liquid-desiccant Absorber // Heat Mass Transfer. 2010. V. 46. P. 1335.
  9. Heller A. CFD Simulation of the Thermal Performance of a Parallel Counter-Parallel Flow Heat Exchanger for the Treatment of Hypothermia. Dis., Prof. Papers, and Capstones. Las Vegas: University of Nevada, 2014. 172 p.
  10. Krasniqi D., Selimaj R., Krasniqi M., Filkoski R.V. Thermal Dynamic Analysis of Parallel and Counter Flow Heat Exchangers // Int. J. Mech. Eng. Technol. (IJMET). 2018. V. 9. № 6. P. 723.
  11. Карташов Э.М., Кудинов В.А. Аналитические методы теории теплопроводности и ее приложения. М.: URSS, 2017. 1080 с.
  12. Den Iseger P. Numerical Transform Inversion Using Gaussian Quadrature // Probability in the Engineering and Informational Sciences. 2006. № 20. P. 1.
  13. Филиппов А.И., Зеленова М.А. Релаксационные процессы в скважине после пуска насоса // Инж. физика. 2020. № 10. С. 17.
  14. Филиппов А.И., Ковальский А.А., Ахметова О.В., Зеленова М.А., Губайдуллин М.Р. Макроскопическое фильтрационное поле давления в среде с двойной пористостью // ИФЖ. 2021. Т. 94. № 4. С. 863.

Дополнительные файлы


© А.И. Филиппов, О.В. Ахметова, М.А. Зеленова, 2023

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».