MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3210161625 · doi:10.3390/pr9111965

Brownian Motion and Thermophoretic Effects in Mini Channels with Various Heights

2021· article· en· W3210161625 sur OpenAlexaff
Zainab Al Hajaj, M. Ziad Saghir

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesKuwait Foundation for the Advancement of SciencesQatar Foundation
Mots-clésThermophoresisMechanicsAspect ratio (aeronautics)Channel (broadcasting)Brownian motionReynolds numberFlow (mathematics)Open-channel flowSedimentationVolumetric flow ratePhysicsThermodynamicsMaterials scienceTurbulenceGeologyHeat transferNanofluidEngineeringTelecommunicationsSedimentGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flow-through mini channels have received tremendous interest from researchers over a long period. However, the study of flow between the channel and on top of the channel has received little to no attention. In the present paper, different parameters have been used to investigate this heat enhancement. The height of 10 mini channels has been varied, allowing the corresponding aspect ratio to vary from 3 to 6, 9, and 12. When the aspect ratio is 12, flow circulates through the mini channel only, and when the aspect ratio is less than 12, flow is distributed between the one circulating inside the channel and moving on top of the channel. Different flow rates are studied corresponding to a Reynolds number varying from 250 to 1250 if water is the working fluid. Brownian and thermophoresis effects are taken into consideration to investigate the nanoparticle sedimentation. Results revealed that the optimum configuration, if one needs to take into consideration the friction factor, is 12. If one ignores the pressure drops, then the optimum configuration is when the aspect ratio is equal to 6. This means that the flow interaction between the one circulating in the channel and above the channel plays a major effect in heat removal.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProcessesMême sujetNanofluid Flow and Heat TransferTravaux en français237 207