Double diffusive convection and thermodiffusion of fullerene–toluene nanofluid in a porous cavity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The full Brinkman equation coupled with the heat and mass transfer equations was solved numerically using the finite element technique. A square cavity filled with hydrocarbon nanofluid of fullerene–toluene with different concentration values of fullerene was subject to various heating conditions. Results have confirmed that in the presence of nanofluid a heat transfer enhancement is present until a certain amount of initial concentration of the nanofluids. The heat convection coefficient was found to be 16% higher when nanofluid is used as the wetting fluid. In addition, it was determined that the concentration of fullerene in toluene has its limitation in heat removal enhancement. In fact, beyond 5% of fullerene, there is no noticeable enhancement of the heat removal in the system. The model was also used to study thermodiffusion effects in the cavity. Despite the small value and negligible effects of thermodiffusion in general heat and mass transfer problems, which is <5% in the case of studying nanofluids, a maximum value of 20% variation of fullerene concentration has been detected. Moreover, fullerene separation was investigated for different heating intensities. As the Rayleigh number increases, the mixing was found to reduce the separation, which diminishes the Soret effect in the system.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».