Heat transfer enhancement in turbulent tube flow using Al2O3 nanoparticle suspension
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To study the hydrodynamic and thermal behaviors of a turbulent flow of nanofluids, which are composed of saturated water and Al2O3 nanoparticles at various concentrations, flowing inside a tube submitted to a uniform wall heat flux boundary condition. Design/methodology/approach A numerical method based on the “control-volume” approach was used to solve the system of non-linear and coupled governing equations. The classical κ-ε model was employed in order to model the turbulence, together with staggered non-uniform grid system. The computer model, satisfactorily validated, was used to perform an extended parametric study covering wide ranges of the governing parameters. Information regarding the hydrodynamic and thermal behaviors of nanofluid flow are presented. Findings Numerical results show that the inclusion of nanoparticles into the base fluid has produced an augmentation of the heat transfer coefficient, which has been found to increase appreciably with an increase of particles volume concentration. Such beneficial effect appears to be more pronounced for flows with moderate to high Reynolds number. In reverse, the presence of nanoparticles has induced a rather drastic effect on the wall shear stress that has also been found to increase with the particle loading. A new correlation, Nufd=0.085 Re0.71 Pr0.35, is proposed to calculate the fully-developed heat transfer coefficient for the nanofluid considered. Practical implications This study has provided an interesting insight into the nanofluid thermal behaviors in the context of a confined tube flow. The results found can be easily exploited for various practical heat transfer and thermal applications. Originality/value The present study is believed to be an interesting and original contribution to the knowledge of the nanofluid thermal behaviors.
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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) | 0,000 | 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 ».