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Enregistrement W3048801043 · doi:10.1016/j.ijft.2020.100041

A comparative study on best configuration for heat enhancement using nanofluid

2020· article· en· W3048801043 sur OpenAlex

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

RevueInternational Journal of Thermofluids · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFaculty of Engineering and Architectural Science, Ryerson UniversityQatar Foundation
Mots-clésNanofluidNusselt numberEthylene glycolPressure dropMaterials scienceThermodynamicsPorosityChemical engineeringNanoparticleComposite materialNanotechnologyReynolds numberTurbulencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanofluid is a class of fluid which enhances the heat extraction from a hot surface. The concentration of nanoparticles enhances the conductivity of the fluid; however, it may change the fluid from Newtonian to a non-Newtonian. In addition, the type of base fluid plays a significant role in heat extraction. In this present study, three different configurations (porous block, porous straight channel and porous wavy channels) setups were investigated numerically using four different types of nanofluids mainly, 0.5% vol Al2O3/Water, 0.5% vol TiO2/Water, 0.5% vol Al2O3/Ethylene Glycol and 0.5% vol TiO2/Ethylene Glycol. Different parameters were assessed such as the local Nusselt number, the friction coefficient, the pressure drop, the temperature uniformity and the efficiency index. It was found that each nanofluid have a different performance for different configuration. If one relies on the efficiency index which combine the Nusselt number and the pressure drop, the nanofluid of 0.5% vol Al2O3 in water base provided the highest efficiency index.

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)0,000
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,251 · 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