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Enregistrement W2908944086 · doi:10.1002/er.4360

Experimental measurements and numerical computation of nanofluid and microencapsulated phase change material in porous material

2019· article· en· W2908944086 sur OpenAlexaff
M. Ziad Saghir, Ayman M. Bayomy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidMaterials sciencePhase-change materialThermal energy storageTernary operationPhase changeThermal conductivityPorosityPorous mediumThermodynamicsEnergy storageChemical engineeringComposite materialNanotechnologyNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electronic industry is increasingly investigating different approaches for the cooling of electronic equipment. The use of bulk phase change materials is also a promising approach for energy storage. The introduction of microencapsulated phase change materials combined with nanofluids can be beneficial. The combined use of a nanofluid and a metallic porous material can be used to mitigate problems resulting from small thermal conductivity. This study investigated a ternary mixture of water with a nanofluid and a microencapsulated phase change material in a porous medium. The model was previously validated with experimental data using a 0.5%vol concentration nanofluid in water. The results revealed that heat storage capability can be achieved as long as the microencapsulated phase change materials, which consists of encapsulated eicosane, is at a concentration of 20%. Because the melting temperature of microencapsulated phase change materials is approximately 36°C, energy storage at a low flow rate and heat flux is recommended.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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