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Enregistrement W4213389804 · doi:10.18280/acsm.440401

Numerical Simulation of Water as Base Fluid Dispersed by Al2O3 Aluminum Oxide Nano-Sized Solid Particles with Various Concentrations

2020· article· en· W4213389804 sur OpenAlexvenueno aff
Chafika Zidani, Rachid Maouedj, Mohamed Salmi

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidMaterials scienceMechanicsViscosityVortexHeat exchangerReynolds numberFlow (mathematics)Nano-NanofluidicsThermodynamicsComposite materialNanotechnologyPhysicsNanoparticleTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Curves of pressure, lines of current, speed of fluid, fields and diagrams of kinetic energy, and plots of viscosity through a H2O/Al2O3 nanofluid-heat exchanger with recirculation promoters are studied by using a computational approach and a two-dimensional algorithm. The simulation used four nanofluid fractions, i.e. ϕ = 0.5, 1, 2 and 4 percent, with four flow rates, i.e. Re = 5, 10, 15 and 20 (× 103). Both the discontinuous-type deflectors and the detached-model bars are considered to reinforce the nanofluid field structure. The discontinuous-situation of these deflectors allows reducing the pressure on its front-corner by passing the fluid between their internal surfaces. In addition, the field is detached from the front-sharp-edge, forcing the creation of recycling-rings on their back-areas. While, the presence of the detached-bar model in both the top and the lower stations of the exchanger allows an improvement in the flow disturbance across the gaps through their interior-surfaces, and the formation of new recycling-cells near their right-sides. These vortices constitute opposite-currents where their strength increases with increasing nanofluid concentration and Reynolds values.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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