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Enregistrement W2077789116 · doi:10.1115/ipack2007-33636

Analytical Modeling of Fluid Flow and Heat Transfer in Micro/Nano-Channel Heat Sinks

2007· article· en· W2077789116 sur OpenAlexafffund
Waqar A. Khan, Michael Yovanovich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKnudsen numberNusselt numberTemperature jumpMechanicsPrandtl numberLaminar flowHeat transferReynolds numberSlip (aerodynamics)ThermodynamicsHeat sinkFluid dynamicsMaterials scienceForced convectionPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laminar forced convection in two-dimensional rectangular micro and nano-channels under hydrodynamically and thermally fully developed conditions is investigated analytically in the slip flow regime (0.001 < Kn < 0.1). Closed form solutions for fluid friction and Nusselt numbers are obtained by solving the continuum momentum and energy equations with the first-order velocity slip and temperature jump boundary conditions at the channel walls. Isoflux thermal boundary condition is applied on the heat sink base. Results of the present analysis are presented in terms of channel aspect ratio, hydraulic diameter, momentum and thermal accommodation coefficients, Knudsen number, slip velocity, Reynolds number and Prandtl number. It is found that fluid friction decreases and heat transfer increases, compared to no-slip flow conditions, depending on aspect ratios and Knudsen numbers that include effects of the channel size or rarefaction and the fluid/wall interaction.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,453

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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