MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2290342623 · doi:10.1139/cjp-2013-0451

New models for heat flux splitting at the boundary of a porous medium: three energy equations for nanofluid flow under local thermal nonequilibrium conditions

2014· article· en· W2290342623 sur OpenAlexvenueno aff
Mohsen Nazari, Mohammad Javad Maghrebi, Taher Armaghani, Ali J. Chamkha

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat fluxNanofluidHeat transferNusselt numberThermodynamicsPhysicsMechanicsPorous mediumNon-equilibrium thermodynamicsMaterials sciencePorosityReynolds numberTurbulenceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the challenging points in the simulation of a nanofluid flowing through a porous medium is modeling the surface heat flux in the presence of nanoparticles and internal solid matrix. The question is how much energy is absorbed by the solid phase, fluid phase, and particles at the surface of imposing heat flux? To reach a suitable answer, a local thermal nonequilibrium approach (including three energy equations) is presented in this paper and three heat flux models are proposed for the first time. The proposed models are compared and analyzed. The effects of interstitial heat transfer coefficients on the heat transfer in a porous channel are completely studied. The fluid temperature distributions and heat transfer rate obtained by homogenous and nonhomogenous approaches (for the proposed models) are completely studied and compared. The results show that the nonhomogeneous approach experiences larger Nusselt number than the homogeneous one for all the recommended heat flux models.

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 enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,912

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of PhysicsMême sujetNanofluid Flow and Heat TransferTravaux en français237 207