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Enregistrement W1486355877 · doi:10.4271/2000-01-2322

Transient Convection Flow in Super-Imposed Fluid and Porous Layers

2000· article· en· W1486355877 sur OpenAlexfundno aff
M. Ziad Saghir, M. R. Islam, Jean Claude Legros

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTransient (computer programming)MechanicsFluid dynamicsPorosityTransient flowConvectionFlow (mathematics)Transient analysisPorous mediumMaterials scienceGeologyComputer scienceTransient responsePhysicsComposite materialSurgeEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is aimed at investigating the effects of combined Marangoni and Rayleigh convections in a porous layer, underlain by a fluid layer. The two-dimensional transient numerical model represents a dual rectangular cavity system in which the porous cavity is located below the fluid cavity. Both cavities are saturated with hexane. The problem consists of studying the combined Marangoni and Rayleigh effects on the flow. The interaction between the Marangoni and the Rayleigh convection is investigated in detail. The porous cavity is heated at the bottom while the top liquid cavity has a free surface and is maintained at a room temperature. In addition, the role of the aspect ratio of the porous layer over the fluid layer in determining the convection pattern was studied. Results indicate that the Marangoni convection enhances the flow in the porous layer for high aspect ratio while the Rayleigh number suppresses the Marangoni convection at the free surface for a low aspect ratio.. At a critical aspect ratio above 3, the Marangoni convection becomes dominant over the Rayleigh convection in the liquid layer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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