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Enregistrement W1935835297 · doi:10.1002/cjce.22280

Hydromagnetic blasius flow of power‐law nanofluids over a convectively heated vertical plate

2015· article· en· W1935835297 sur OpenAlexaffvenue
Waqar A. Khan, Richard Culham, Oluwole Daniel Makinde

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidThermophoresisNusselt numberPrandtl numberMechanicsSherwood numberBoundary layerMaterials scienceThermodynamicsPhysicsHeat transferClassical mechanicsTurbulenceReynolds number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the hydromagnetic Blasius flow of power‐law nanofluids is investigated numerically. A convectively heated impermeable vertical plate is used and a constant transverse magnetic field is applied at the plate surface. The characteristics of water‐based non‐Newtonian nanofluids are explored using a non‐Newtonian power‐law model. A Buongiorno model is employed to include the effects of Brownian motion and thermophoresis in the study. The governing mass, momentum, thermal energy, and nanoparticle concentration equations are transformed into nonlinear ordinary differential equations which are solved using a spectral relaxation method. The effects of nanofluid parameters ( ), power index , generalized Prandtl ( ), and Schmidt ( ) numbers on dimensionless velocity, temperature, concentration, skin friction, local Nusselt, and Sherwood numbers are explored. It is found that pseudoplastic nanofluids have higher skin friction and lower heat and mass transfer rates than dilatant nanofluids.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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