Pressure Drop and Heat Transfer Characteristics of MWCNT/Heat Transfer Oil Nanofluid Flow inside Microfinned Helical Tubes with Constant Wall Temperature
Notice bibliographique
Résumé
Experiments are performed to investigate the single-phase flow heat transfer augmentation of MWCNT/HT-B oil in both smooth and microfinned helical tubes with constant wall temperature. The tests in laminar regime were carried out in helical tubes with three curvature ratios of 2R/d=25, 30 and 35. Flow Reynolds number varied from 170 to 1800 resulting in laminar flow regime. The effect of some parameters such as the nanoparticles concentration, the dimensionless curvature radius (2R/d) and the Reynolds number on heat transfer was investigated for the laminar flow regime. The weight fraction of nanoparticles in base fluid was less than 0.4%. within the applied range of Reynolds number; results indicated that for smooth helical tube the addition of nanoparticles to the base fluid enhanced heat transfer remarkably. However, compared to the smooth helical tube, the average heat transfer augmentation ratio due to nanoparticle addition for finned tube was small, about 17%. Also, by increasing the weight fraction of nanoparticles in microfinned helical tubes, no substantial changes were observed in the rate of heat transfer enhancement. For the pressure drop, the results show that the pressure drop of nanofluids was slightly higher than the base fluid and increase as the volume concentrations go up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».