Heat Transfer Enhancement in Laminar Graetz and Taylor Flows Using Nanofluids
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on heat transfer in mini scale tubes under laminar developing flow conditions for a constant wall temperature boundary condition. An experimental study was preformed using Aluminum Oxide nanoparticles (< 50nm) for continuous and segmented fluid streams. A two step method was employed to prepare several samples of aluminum oxide nanofluid with different concentrations 0.25, 0.5 and 1% by volume. Heat transfer enhancement in mini scale tubes (∼1 mm) was assessed using the dimensionless Graetz parameter L*, dimensionless mean wall heat flux q*, and Nusselt number Nu. In this study we investigate the effect of nanofluid concentration on laminar heat transfer enhancement in mini-scale circular tube under continuous and segmented flow using gas as a segmenting medium. The initial results show a maximum of 10–65% enhancement of Nusselt number as compared with pure water under the same conditions as a function of L*. For the upper limit of concentration of 1% Al2O3 nanofluid, the friction factor was found to be less than 5% greater, which means a small sacrifice on pumping power is to be expected. This study provides new insights on the thermal behaviour of nanofluids under laminar developing flow and segmented flow conditions in straight tubes.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».