Thermal and Hydraulic Performances of Porous Microchannel Heat Sink Using Nanofluids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microchannel heat sink is an effective method in compact and faster heat transfer applications. This paper numerically investigates thermal and hydraulic characteristics of a porous microchannel heat sink (PMHS) using various nanofluids. The effect of porosity (γ = 0.32–0.60), inlet velocity (win = 0.5–1.5 m/s), and nanoparticle concentration (ϕ=0.0025 – 0.05) on thermal-hydraulic performance is systematically examined. The result shows a significant temperature increase (40 °C) of the coolant in the porous zone. The pressure drop reduces by 35% for γ = 0.32 compared to the non-porous counterpart, and this reduction of pressure significantly continues when γ further increases. The pressure drop with win is linear for PMHS with nanofluids, and the change in pressure drop is steeper for nanofluids compared to their base fluids. The average heat transfer coefficient increases about 2.5 times for PMHS, and a further increase of 6% in h¯ is predicted with the addition of nanoparticles. The average Nusselt number Nu¯ increases nonlinearly with Re for PMHS. The friction factor reduces by 50% when γ increases from 0.32 to 0.60, and the effect of nanofluid on friction factor is insignificant beyond the mass flowrate of 0.0004 kg/s. Whilst Cu and CuO nanoparticles help to dissipate the larger amount of heat from the microchannel, Al2O3 nanoparticle appears to have a detrimental effect on heat transfer. The thermal-hydraulic performance factor strongly depends on the nanoparticles, and it slightly decreases with the mass flowrate. The increase of nanoparticle concentration, in general, enhances both h¯ and ΔP linearly for the range considered.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».