Forced Convection of Al2O3–Cu, TiO2–SiO2, FWCNT–Fe3O4, and ND–Fe3O4 Hybrid Nanofluid in Porous Media
Notice bibliographique
Résumé
Adding nanoparticles to fluid has led to a new class of fluids named as nanofluids. Different concentrations and its effective cooling have attracted many engineering applications to test this new fluid. Lately, important heat enhancement has been observed by dispersing two distinct nanoparticles in the regular fluid. This type of hybrid nanofluid has led researchers to study its effectiveness in the cooling process. Here, we experimentally studied the forced convection of Al2O3–Cu hybrid nanofluid in porous media at a constant flow rate and heating condition. The numerical code after being calibrated with the experimental results is used to predict the effectiveness in cooling by using a set of hybrid fluid of TiO2–SiO2, MWCNT–Fe3O4, and ND–Fe3O4 at different concentrations. In the experiment, we used water and a water–ethylene glycol mixture as base fluids. The results revealed that the hybrid fluid contributed to heat enhancement levied increased pumping power. However, the index of efficiency, obtained by combining the Nusselt number and pressure drop, indicated that the best hybrid fluid for such an application is ND–Fe3O4 in the water–ethylene glycol mixture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».