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Enregistrement W2747390673 · doi:10.11159/ffhmt17.159

Numerical Analysis of Flow and Mass Transfer in Humid Fractal Surfaces

2017· article· en· W2747390673 sur OpenAlexvenueno aff
Thiago Cardoso de Souza, S.J.F. Erich

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Thin Films
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractalMass transferFlow (mathematics)MechanicsFractal analysisMaterials scienceComputer scienceFractal dimensionMathematicsPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we investigate the convective mass transfer process between a laminar air flow passing over a humid fractal surface. To determine the mass transfer convection coefficient, h m , in complex 'wetted' fractal geometries, a simple numerical method is considered to obtain the rate of evaporation for any type of surface. This approach is validated considering two benchmark cases commonly discussed in laminar boundary layer theory, e.g., the flow over a flat plate and the flow over a cylinder. By considering different types of fractal geometries and different air flow speeds, we characterize the effects that such multi-scale fractals have on the convective mass transport driving the surface averaged rate of evaporation, A . The results show the potential of fractals surfaces to enhance evaporation, where depending on the fractal shape considered, for instance, an increase by more than a factor of 3 in the rate of evaporation was obtained in comparison with a reference case where no fractals structures are imposed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,674

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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