Prediction of Water Vapor Condensation Heat Transfer in Horizontal Channels with Non-Condensable Gases using Machine Learning Methods

Questo studio sviluppa un framework di apprendimento automatico utilizzando parametri adimensionali derivati dal teorema di Buckingham per prevedere in modo accurato ed efficiente il trasferimento di calore per condensazione del vapore acqueo in canali orizzontali con gas non condensabili, dimostrando che l'algoritmo XGBoost supera le correlazioni tradizionali e altri modelli mantenendo un'elevata accuratezza anche con un set di caratteristiche ridotto.

Autori originali: Zheng Dang, Jianjun Dang, Ping Chen, Shulei Li, Kan Qin