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Enregistrement W3140563257 · doi:10.1016/j.ijft.2021.100085

Brownian motion and thermophoretic effects of flow in channels using nanofluid: A two-phase model

2021· article· en· W3140563257 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 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQatar Foundation
Mots-clésNanofluidNusselt numberMaterials scienceReynolds numberBrownian motionEthylene glycolSedimentationNanofluidicsMechanicsThermophoresisHeat transferPorous mediumNanoparticleThermodynamicsChemical engineeringNanotechnologyComposite materialPorosityTurbulencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,551

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · 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