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Enregistrement W2015288594 · doi:10.1103/physreve.70.016301

Generalized hydrodynamics and microflows

2004· article· en· W2015288594 sur OpenAlexaff
Mazen Al‐Ghoul, Byung Chan Eu

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnudsen numberHagen–Poiseuille equationKnudsen flowBoltzmann equationThermal conductionPhysicsThermodynamicsMechanicsKinetic theoryBoundary value problemClassical mechanicsFlow (mathematics)MathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a mathematical model within the framework of generalized hydrodynamics is developed for the description of flows in microsystems where the Knudsen number is large and the aspect ratio [(width)/(length)] is not so small. The model is based on a set of empirical generalized hydrodynamic equations, which are fashioned from the steady-state generalized hydrodynamic equations derived from the Boltzmann equation in a manner consistent with the laws of thermodynamics. The constitutive equations used for the model are highly nonlinear, unlike the Newtonian law of viscosity and the Fourier law of heat conduction, but they are thermodynamically consistent. In the absence of heat conduction, the model yields exact solutions for the velocity components and a nonlinear differential equation for the pressure distribution in the rectangular microchannel. The Langmuir adsorption model for surface-gas interaction is used for boundary conditions for the velocity. The calculated flow rate exhibits a Knudsen minimum with respect to the Knudsen number. The longitudinal velocity profile is also non-Poiseuille. The differential equation for pressure distribution is also solved approximately in order to obtain an analytic formula for the flow rate, which exhibits a Knudsen minimum. The formula, although approximate, provides considerable insights into the Knudsen flow phenomena in microchannels.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,390

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations14
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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