Brownian motion and thermophoretic effects of flow in channels using nanofluid: A two-phase model
Notice bibliographique
Résumé
Nanofluid is a new class of fluid that aims to enhance heat transfer. Nanoparticles sedimentation may play a role in the heat extractions from a hot surface. Brownian and thermophoretic effects may help in understanding the sedimentation effects. In the present paper, we attempted to investigate these phenomena (Brownian motion and thermophoretic effects) in three-rectangular channel configurations heated from below. The working fluids we considered are three different mixtures with 1%vol Al2O3 nanoparticles in various base fluids such as water, ethylene glycol, and a mix of 50% water and 50% ethylene glycol. Different flow rates were implemented in the model using the finite element technique. Results revealed that 1%vol Al2O3/water is the best mixture for heat removal based on thermal efficiency criteria. The presence of solid-blocks in the channel further enhanced the performance of the 1%vol Al2O3/water nanofluid; when the height/base of the blocks increases. As the nanoparticles diameter increases, the average Nusselt number and the thermal efficiency of nanofluid also increases. It appears that between 31 to100 nm particle diameter, the increase in heat extraction is minimal. For a Reynolds number below 600, as the nanoparticles diameter increase above 31 nm, the sedimentation increases accordingly. However, regardless of the nanoparticle's diameter, for a Reynolds number in the range of 840, uniform nanoparticles distribution is observed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».