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Enregistrement W3176053434 · doi:10.1139/cjp-2021-0021

Numerical simulation of natural convection in a porous cavity with internal hot and cold sources using the lattice Boltzmann method

2021· article· en· W3176053434 sur OpenAlexvenueno aff
Ying Zhang, Xuhui Huang, Yichen Huang, Meng Xu, Jie Lei

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat transferLattice Boltzmann methodsNatural convectionThermodynamicsRayleigh numberPhysicsMechanicsIsothermal processHeat exchangerConvection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the non-orthogonal multiple-relaxation-time lattice Boltzmann method (MRT–LBM), natural convection in a porous square cavity with a pair of isothermally hot and cold blocks inside was studied numerically in the current study. The influence of arrangements (Cases 1, 2, 3, 4, and 5), spacing ratio (S), and size ratio (A) of the hot and cold sources and the Rayleigh number (Ra) on the heat exchange efficiency were studied. The results show that different arrangements produce different heat-transfer effects. Two arrangements, hot and cold blocks placed horizontally (Case 1) and a cold block located in the upper left corner while a hot block is located in the bottom right corner (Case 4), have better heat exchange performance than the other three cases because the flow directions of hot and cold fluids are closer to that of the heat transfer. Then, the influence of the spacing between blocks and the size of the blocks on the heat transfer rate was further studied in Cases 1 and 4. Heat transfer performance improved with increasing A. Additionally, the variation in the heat transfer performance with spacing is related to the arrangement and size ratio of the blocks. For Ra = 10 4 , 10 5 , and 10 6 , the best heat transfer characteristics were obtained in Case 1 when S = 0.05 and A = 0.20. For Ra = 10 7 , Case 4 exhibited the best heat transfer effect when S = 0.35 and A = 0.20.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,282

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2021
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