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Enregistrement W2901607632 · doi:10.3390/app8112311

Ethylene- and Propylene-Glycol Based Nanofluids: A Litterature Review on Their Thermophysical Properties and Thermal Performances

2018· review· en· W2901607632 sur OpenAlex
Ghofrane Sekrani, Sébastien Poncet

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Sherbrooke
Mots-clésNanofluidEthylene glycolMaterials scienceThermodynamicsHeat exchangerBoiling pointPolyvinyl alcoholHeat transferProcess engineeringChemical engineeringComposite materialEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanofluids are considered a promising way to improve the heat transfer capability of base fluids. Water is the most commonly-used heat transfer fluid. However, in refrigeration systems, it may be necessary to mix water with either ethylene- or propylene-glycol to lower its freezing point and prevent from ice formation. In the same way, for car radiators or industrial heat exchangers, the boiling point of water can be pushed up by mixing it with glycol-based fluids. The increasing awareness of energy saving and industrial energy efficiency improvement results in the growing interest in ethylene- or propylene-glycol-based nanofluids for applications in various thermal systems. The present paper proposes an extensive review of the most recent and relevant experimental and numerical works on the thermophysical properties and performances of ethylene- or propylene-glycol-based nanofluids. Research perspectives are also provided with the long-term objective that these nanofluids be more widely considered in real industrial applications.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,201 · 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