Critical Review of the Novel Applications and Uses of Nanofluids
Notice bibliographique
Résumé
Nanofluids — one simple product of the emerging world nanotechnology — where nanoparticles (nominally 1–100 nm in size) are mixed with conventional base fluids (water, oils, glycols, etc.). Nanofluids have seen enormous growth in popularity since they were proposed by Choi in 1995 [1]. In the year 2010 alone there were nearly 500 research articles where the term nanofluid was used in the title, showing rapid growth from 2000 (12) and 2005 (78). Much of the first decade of nanofluid research was focused on measuring and modeling fundamental thermophysical properties of nanofluids (thermal conductivity, density, viscosity, convection coefficients). Recent research, however, has started to highlight how nanofluids might perform in a wide variety of other applications. These applications range from their use in nanomedicine [2] to their use as solar energy harvesting media [3]. By analyzing the available body of research to date, this article presents trends of where nanofluid research is headed and suggests which applications may benefit the most from employing nanofluids. Overall, this review summarizes the novel applications and uses of nanofluids while setting the stage for future nanofluid use in industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».