Two-phase modelling of nanofluid heat transfer in a microchannel heat sink
Notice bibliographique
Résumé
The problem of a steady, two-dimensional, laminar forced flow and heat transfer of a nanofluid, Water-Al 2 O 3 mixture, circulating inside a microchannel, 0.1mm thickness by 25mm length, was numerically studied. The nanofluid considered is composed of saturated water and alumina metallic particles with different average diameters, 36nm and 47nm. All fluid properties are assumed temperature-dependent and evaluated using classical two-phase mixtures formulas, while for thermal conductivity and dynamic viscosity, recent in-house experimental data were used. The particle diffusion constant due to Brownian motion was estimated using the Einstein's relation. The fluid exhibits a parabolic axial velocity, uniform temperature and particle concentration profiles at the inlet; the usual non-slip and uniform wall temperature conditions prevail on both walls; at the exit, the 'outflow boundary' condition is imposed. The system of governing equations (conservation of mass, momentum, energy, and species) was successfully solved using a FEM imbedded within a commercial powerful code and a 28558-cell non-uniform grid. Results obtained for the Reynolds range of 200-2500 clearly show the beneficial effects due to the use of nanofluids on the heat transfer coefficient. Results using the two-phase model show that the spatial distribution of particle concentration is highly non uniform; it has been found to vary considerably in the vicinity of the heated walls while remains nearly uniform in a large central region of the channel. The effects due to the particle concentration and size were also studied. A 'single-phase fluid v/s twophase fluid model' comparison has clearly shown a certain discrepancy among the results obtained.
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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 ».