MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2559499924 · doi:10.1139/cjp-2016-0570

Analysis of entropy generation and natural convection in an inclined partially porous layered cavity filled with a nanofluid

2016· article· en· W2559499924 sur OpenAlexvenueno aff
Taher Armaghani, Muneer A. Ismael, Ali J. Chamkha

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidRayleigh numberNatural convectionPhysicsLaminar flowMechanicsHeat transferThermalVolume fractionPorous mediumPorosityThermodynamicsRayleigh scatteringFinite volume methodConvectionMaterials scienceComposite materialOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present numerical study investigates the analysis of thermodynamic irreversibility generation and the natural convection in inclined partially porous layered cavity filled with a Cu–water nanofluid. The finite difference method with up-wind scheme is used to solve the governing equations. The study is achieved by examining the effects of nanoparticle volume fraction, inclination angle, and the porous layer thickness. Besides, the computations are achieved within the laminar range of the Rayleigh number. The results show that at Ra = 10 4 , a reduction of total entropy generation is recorded with increasing nanoparticle volume fraction when the porous layer thickness is greater than 0.2. Moreover, when Ra is less than 10 5 , the nanoparticle volume fraction increases the heat transfer irreversibility, and improves the overall thermal performance. It is found also that for a low Rayleigh number, the largest porous layer thickness and the highest cavity orientation improve the thermal performance. On the contrary, at high Rayleigh numbers, these parameter ranges give the worst thermal performance.

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 enseignants0,445
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations43
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

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