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Enregistrement W3195671334 · doi:10.11159/htff21.120

Hydromagnetic Mixed Convection along a Vertical Cylinder in a Stratified Non-Darcian Porous Medium

2021· article· en· W3195671334 sur OpenAlexvenueno aff
Saddam Atteyia Mohammad, Abdelkrim Younis Fathi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Mosul
Mots-clésPorous mediumConvectionMechanicsCombined forced and natural convectionStratified flowCylinderGeologyPorosityMaterials scienceNatural convectionPhysicsGeotechnical engineeringGeometryTurbulenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present problem, the simultaneous heat and mass transfer by steady, laminar, incompressible, viscous and conductive to electricity combined convection flow straight a vertical cylinder placed inside a non-Darcian thermally stratified porous medium are considered.The condition of variable surface temperature and variable surface concentration are analyzed.All the regime of convection (free, mixed, and forced) will be studied.The governing nonlinear partial differential equations will be converted to nonsimilar form by using suitable transformations.Then they are solved by a finite difference method.Hydrodynamic, thermal, and concentration profiles as well as local Nusselt and Sherwood numbers that reflect the amount of heat and mass transfer will be analyzed and discussed.The results show that increasing the value of the power law index of the surface temperature of the cylinder, curvature parameter, and buoyancy ratio leads to enhance the rates of heat and mass transfer.On contrast the rates of heat and mass transfer are reduced when the value of inertia effect parameter, square of the Hartmann number, and local thermal stratification parameter are raised.Enhancing the value of Lewis number causes lowering the rate of heat transfer and growing the rate of mass transfer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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