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Enregistrement W2079661786 · doi:10.1139/cjp-2014-0471

Non-similar solution of free convective flow of power law nanofluids in porous medium along a vertical cone and plate with thermal and mass convective boundary conditions

2015· article· en· W2079661786 sur OpenAlexaffvenue
Waqar A. Khan, Md. Jashim Uddin, A. I. Md. Ismail

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNusselt numberNanofluidMechanicsPhysicsSherwood numberBoundary layerThermodynamicsPorous mediumThermophoresisHeat transferMaterials sciencePorosityComposite materialReynolds numberTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates non-similar solution of free convective boundary layer flow of a viscous incompressible fluid along a vertical cone and plate embedded in a Darcian porous medium filled with power law non-Newtonian nanofluids. The effects of the thermal and mass convective boundary conditions are taken into account, which makes the present analysis practically applicable. The governing boundary layer equations are converted into a system of non-similar differential equations by using suitable transformations before being solved numerically. The effects of the controlling parameters on the dimensionless velocity, temperature, nanoparticle volume fraction, and the local Nusselt and Sherwood numbers are reported. It is found that the velocity, temperature, and concentration increase with mass transfer velocity for both the vertical plate and cone. Further, the velocity reduces whilst the temperature and concentration increase with increasing buoyancy ratio parameter for all three types of nanofluids in the case of both geometries. The local Nusselt and the local Sherwood numbers are found to be higher for dilatant nanofluids than pseudoplastic nanofluids and Newtonian fluids in each case. The numerical results for special cases are compared with the published data and an excellent agreement has been found.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,482

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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