HEAT TRANSFER ENHANCEMENT IN A RADIAL FLOW COOLING SYSTEM USING NANOFLUIDS
Notice bibliographique
Résumé
A numerical investigation on the possible heat transfer enhancement capabilities of coolants with suspended metallic nanoparticles (in this case Al2O3 nanoparticles dispersed in water or ethylene glycol) inside radial flow cooling systems is presented in this paper. The laminar forced convection flow of these nanofluids between two coaxial and parallel disks with central axial injection has been considered. Results clearly indicate that considerable heat transfer benefits are possible with the use of either of these fluid/solid particle mixtures. For a Water/Al2O3 nanofluid with a volume fraction of nanoparticles of 7.5%, a 45% increase in the average wall heat transfer coefficient is found for a same Reynolds number. In the case of an Ethylene Glycol/Al2O3 nanofluid, the average wall heat transfer coefficient has a 70% increase for a volume fraction of 7.5%. In general, it was found that the local Nusselt number increases with the particle volume fraction and Reynolds number and decreases with an increase in channel height (distance separating the disks). Local heat transfer also changes noticeably with the behaviour of the hydrodynamic field (i.e. flow separation areas). Although considerable increases in heat transfer capabilities are found, associated increases in wall shear stresses are also noticed. Approximately two fold increases in wall shear stress are found in the case of a water/Al2O3 nanofluid with a particle volume fraction of 5%.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».