The thermal and transport characteristics of nanofluids in a novel three‐dimensional device
Notice bibliographique
Résumé
The augmentation in heat transfer can be achieved by improving either transport phenomena with geometry perturbation or thermal conductivity of the fluid itself. In the present study, the simultaneous effects of both the geometry and improved thermal conductivity have been tried on heat transfer enhancement by using two different nanofluids (Al 2 O 3 ‐water and TiO 2 ‐water). An innovative three‐dimensional device called a coiled flow inverter (CFI) is proposed for the process intensification. The CFI is made up of helical coiled tube, which is bent periodically to 90 ° at equidistant length. In addition to a CFI, the performance characteristics of helical coil and straight tube have been investigated. The Reynolds numbers are in the range of 25–4000, while the nanoparticle volume fraction varied from 0.25–4 %. It was noted that the heat transfer in a CFI improved considerably as compared to helical coil and straight tube of same dimension. The Nusselt number in helical coil augments by 2.5 times to that of straight tube. In the CFI, the Nusselt number further enhanced by 23–35 % as compared to helical coil, with 0–4 % increase in the nanoparticle volume fractions. The new correlations are developed to predict the Nusselt number and friction factor for the flow of nanofluids in the CFI. The number of merit in the CFI to that of straight tube are 1.6–1.8 times, with 0–4 % nanoparticle volume fractions. The present study may motivate the design and development of novel compact heat exchangers as well as a new‐generation microfluidic device.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».