Heat transfer investigation of laminar developing flow of nanofluids in a microchannel based on Eulerian–Lagrangian approach
Notice bibliographique
Résumé
In this article, laminar forced convection of nanofluids in a parallel plate microchannel under constant wall temperature is numerically investigated. A Eulerian–Lagrangian two‐phase method is employed to simulate the flow and heat transfer of nanofluid in the microchannel. Navier–Stokes equations were solved using a finite difference method based on the projection algorithm while a Runge–Kutta method have been used to solve Lagrangian equations of the particle phase. A parallel code is developed on a cluster of processors which indicates a good performance to solve an Eulerian–Lagrangian problem. The convective heat transfer coefficient of nanofluids is better than the base fluid particularly in the entrance region. The results based on two phase modelling, show a slightly greater improvement in the heat transfer coefficient in comparison to the homogeneous single‐phase nanofluid method. The obtained results show that the heat transfer enhancement increases as the nanoparticles volume fraction increases, and decreases with the Reynolds number for Cu–water nanofluid, while the alumina–water nanofluid have a different behaviour. A comparison of two different nanofluids showed the importance considering all of the nanofluid's properties not just thermal conductivity.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».