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Enregistrement W4211030913 · doi:10.3390/nano12040599

An Analysis for Variable Physical Properties Involved in the Nano-Biofilm Transportation of Sutterby Fluid across Shrinking/Stretching Surface

2022· article· en· W4211030913 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.

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNusselt numberNanofluidViscosityThermal conductivityMaterials scienceThermodynamicsMechanicsNanoparticleNanotechnologyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we explore how activation energy and varied transit parameters influence the two-dimensional stagnation point motion of nano-biofilm of Sutterby fluids incorporating gyrotactic microbes across a porous straining/shrinking sheet. Prior investigations implied that fluid viscosity as well as thermal conductance are temperature based. This research proposes that fluid viscosity, heat capacity and nanofluid attributes are all modified by solute concentration. According to some empirical research, the viscosity as well as heat conductivity of nanoparticles are highly based on the concentration of nanoparticles instead of only the temperature. The shooting approach with the RK-4 technique is applied to acquire analytical results. We contrast our outcomes with those in the existing research and examine their consistency and reliability. The graphic performance of relevant factors on heat, velocity, density and motile concentration domains are depicted and discussed. The skin friction factor, Nusselt number, Sherwood number and the motile density are determined. As the concentration-dependent properties are updated, the speed, temperature, concentration and motile density profiles are enhanced, but for all concentration-varying factors, other physical quantities deteriorate.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,237 · 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