論文の概要: Critical heat flux diagnosis using conditional generative adversarial networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02622v1
• Date: Thu, 4 May 2023 07:53:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 16:40:17.533306
• Title: Critical heat flux diagnosis using conditional generative adversarial networks
• Title（参考訳）: 条件付き生成逆ネットワークを用いた臨界熱流束診断
• Authors: UngJin Na, Moonhee Choi, HangJin Jo
• Abstract要約: 臨界熱流束 (CHF) は、高熱流束熱水和システムで用いられる沸騰熱伝達プロセスにおいて必須の安全境界である。 本研究では,CHFにおけるボイリングシステムの熱データ再構成のためのデータ駆動画像変換手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The critical heat flux (CHF) is an essential safety boundary in boiling heat transfer processes employed in high heat flux thermal-hydraulic systems. Identifying CHF is vital for preventing equipment damage and ensuring overall system safety, yet it is challenging due to the complexity of the phenomena. For an in-depth understanding of the complicated phenomena, various methodologies have been devised, but the acquisition of high-resolution data is limited by the substantial resource consumption required. This study presents a data-driven, image-to-image translation method for reconstructing thermal data of a boiling system at CHF using conditional generative adversarial networks (cGANs). The supervised learning process relies on paired images, which include total reflection visualizations and infrared thermometry measurements obtained from flow boiling experiments. Our proposed approach has the potential to not only provide evidence connecting phase interface dynamics with thermal distribution but also to simplify the laborious and time-consuming experimental setup and data-reduction procedures associated with infrared thermal imaging, thereby providing an effective solution for CHF diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 臨界熱流束(chf)は、高熱流束熱流動系で用いられる沸騰熱伝達過程において不可欠な安全境界である。 CHFの同定は機器の損傷を防止し、システム全体の安全性を確保する上で不可欠であるが、現象の複雑さのため困難である。 複雑な現象を深く理解するためには、様々な手法が考案されているが、高解像度データの取得は大量の資源消費によって制限されている。 本研究では,CGANを用いたCHFにおけるボイリングシステムの熱データ再構成のためのデータ駆動画像変換手法を提案する。 教師付き学習プロセスは、フローボイリング実験から得られた全反射可視化と赤外線温度測定を含むペア画像に依存している。 提案手法は, 相界面力学と熱分布を結合するエビデンスを提供するだけでなく, 赤外線サーモグラフィーにともなう, 手間と時間を要する実験的セットアップとデータ抽出を簡素化し, CHF診断に有効なソリューションを提供する可能性がある。

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