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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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 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'étudeSimulation ou modélisation
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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