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Enregistrement W2003870622 · doi:10.1002/htj.20350

A new model for nanofluid conductivity based on the effects of clustering due to Brownian motion

2011· article· en· W2003870622 sur OpenAlexaff
Mahmood Akbari, Nicolas Galanis, A. Behzadmehr

Notice bibliographique

RevueHeat Transfer-Asian Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidBrownian motionCluster analysisStatistical physicsMaterials scienceInterpretation (philosophy)Particle (ecology)Range (aeronautics)ThermodynamicsMechanicsComputer sciencePhysicsMathematicsArtificial intelligenceStatisticsHeat transferGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conductivity values of nanofluids calculated with the model proposed by Nan et al. 1 consistently underestimate the corresponding measured values for 20 sets of experimental data from 12 published studies; thus the conclusion of the recent International Nanofluid Property Benchmark Exercise 2 which stated that it is not necessary to resort to other theories (e.g., Brownian motion, liquid layering, and aggregation) for the interpretation of the INPBE database cannot be generalized. In view of this situation, a new model which takes into account clustering and micro‐convection is proposed and compared with experimental data for five nanofluids (with different particle sizes and a range of particle concentrations) as well as two previously published models. The maximum difference between the predictions of the proposed model and the measured values is 6.7% of the latter. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Heat Trans Asian Res; Published online in Wiley Online Library ( wileyonlinelibrary.com/journal/htj ). DOI 10.1002/htj.20350

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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