Effect of magnetic field-dependent thermal conductivity on natural convection of magnetic nanofluid inside a square enclosure
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the convective heat transfer of magnetic nanofluid (MNF) inside a square enclosure under uniform magnetic fields considering nonlinearity of magnetic field-dependent thermal conductivity. Design/methodology/approach The properties of the MNF (Fe3O4+kerosene) were described by polynomial functions of magnetic field-dependent thermal conductivity. The effect of the transverse magnetic field (0 < H < 105), Hartmann Number (0 < Ha < 60), Rayleigh number (10 5) and the solid volume fraction (0 < φ < 4.7%) on the heat transfer performance inside the enclosed space was examined. Continuity, momentum and energy equations were solved using the finite element method. Findings The results show that the Nusselt number increases when the Rayleigh number increases. In contrast, the convective heat transfer rate decreases when the Hartmann number increases due to the strong magnetic field which suppresses the buoyancy force. Also, a significant improvement in the heat transfer rate is observed when the magnetic field is applied and φ = 4.7% (I = 11.90%, I = 16.73%, I = 10.07% and I = 12.70%). Research limitations/implications The present numerical study was carried out for a steady, laminar and two-dimensional flow inside the square enclosure. Also, properties of the MNF are assumed to be constant (except thermal conductivity) under magnetic field. Practical implications The results can be used in thermal storage and cooling of electronic devices such as lithium-ion batteries during charging and discharging processes. Originality/value The accuracy of results and heat transfer enhancement having magnetic field-field-dependent thermal conductivity are noticeable. The results can be used for different applications to improve the heat transfer rate and enhance the efficiency of a system.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».