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Enregistrement W4220859058 · doi:10.1139/cjp-2021-0247

Effects of thermodiffusion on Darcy–Brinkman convection in a rotating binary nanofluid saturating a porous layer

2022· article· en· W4220859058 sur OpenAlexvenueno aff
S. N. Gaikwad, Dnyaneshwar Madhavrao Surwase

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidLewis numberDarcy numberThermophoresisThermodynamicsTaylor numberRayleigh numberConvectionPorous mediumThermal conductivityHeat transferCombined forced and natural convectionVolume fractionConvective heat transferMechanicsNatural convectionMaterials sciencePorosityPhysicsMass transferComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the onset of convection in a rotating horizontal porous layer saturated by a binary nanofluid was theoretically investigated under the influence of thermodiffusion and nanoparticles. To study the onset of convection, the Darcy–Brinkman model was employed for the porous medium, and the thermal Rayleigh number was derived analytically using linear stability analysis. Water–ammonia-based silver, copper, and alumina, three binary nanofluids, were considered, and the effect of nanoparticles on the stability of the system was analysed using addition factor analysis. The Brinkman model for viscosity and Bruggeman model under the mean field approach for thermal conductivity were used to study the impact of nanoparticles. Heat transport was examined by calculating the heat transfer coefficient. The effects of nondimensional parameters involved in binary nanofluids on the onset of convective instabilities are depicted pictorially. The dependence of the size of the convection cells on nondimensional parameters is also discussed. The Darcy–Taylor number decreases the size of convection cells, whereas the Darcy number increases the size of convection cells. The size of the convection cells is independent of the porosity of the medium, Lewis number, volume fraction of nanoparticles, Soret effect of nanoparticles, and the solute in binary nanofluids. Furthermore, the Darcy–Taylor number and porosity have stabilising effects, whereas the Darcy number, volume fraction of nanoparticles, and Lewis number have destabilising effects on the system. Soret effects of nanoparticles and solutes exhibit dual consequences on stability. They stabilise the binary nanofluid layer if δ4 < –1 and destabilise when δ4 > –1. Their effect is immaterial if δ4 = –1.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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