Effect of CuO Nanoparticles in Enhancing the Thermal Conductivities of Monoethylene Glycol and Paraffin Fluids
Notice bibliographique
Résumé
The effect of CuO nanoparticles on the thermal conductivities of paraffin and monoethylene glycol (MEG) was investigated. An enhancement in the effective thermal conductivity was found for both fluids. This enhancement was studied with regard to various factors: nanoparticle concentration, nanoparticle size, and base-fluid type. For both base fluids, an improvement in thermal conductivity was found as nanoparticle concentration increased; this was attributed to an increase in particle-to-particle interactions. It was also found that, as the particle size was reduced, there was also an improvement in the thermal conductivities of the fluids. A reduction in nanoparticle size leads to an increase in the Brownian motion of the particles, which also causes more particle-to-particle interactions. The role that the base fluid plays in the observed enhancement is complex. Lower fluid viscosities are believed to contribute to greater enhancement, but a second effect, the interaction of the fluid with the nanoparticle surface, can be even more important. Nanoparticle−liquid suspensions generate a shell of organized liquid molecules on the particle surface. These organized molecules more efficiently transmit energy, via phonons, to the bulk of the fluid. The efficient energy transmission results in enhanced thermal conductivity. The experimentally measured thermal conductivities of the suspensions were compared to a variety of models. None of the models were found to adequately predict the thermal conductivities of the nanoparticle suspensions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».