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Enregistrement W2047887079 · doi:10.1115/icnmm2008-62250

Transient Analysis of a Liquid Flow in Microchannel of Varying Cross-Section

2008· article· en· W2047887079 sur OpenAlexaff
Guyh Dituba Ngoma, Amsini Sadiki, Fouad Erchiqui

Notice bibliographique

RevueASME 2008 6th International Conference on Nanochannels, Microchannels, and Minichannels · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Boiling Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrochannelLaminar flowMechanicsMaterials scienceThermodynamicsHeat fluxTransient (computer programming)Flow (mathematics)Heat transferPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study the transient analysis of a laminar liquid flow in a three-dimensional microchannel of varying rectangular cross-section was numerically investigated. The imposed heat fluxes on the microchannel upper and bottom wall, the Joule heating due to an applied electric potential at the microchannel inlet and outlet, the electroosmosis, the pressure-driven flow, and the liquid temperature-dependent thermophysical properties were accounted for. The time-dependent liquid flow velocity profile and the time-dependent liquid temperature distribution were obtained respectively solving the Navier-Stokes equations and the energy equations for a laminar incompressible liquid flow using a computational fluid dynamics code. The effects of the microchannel divergence angle and the microchannel dimensions on the liquid flow and the heat transfer in the microchannel were analyzed. Results obtained show significant influences of the pressure difference between the microchannel inlet and outlet, the imposed heat flux, and the microchannel inlet width on the transient and steady states of the liquid flow velocity and the liquid temperature distribution. A comparison of the results of the developed model with those achieved considering the liquid constant thermophysical properties and those obtained from a microchannel of a constant cross-section was made.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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