Effects of thermodiffusion on Darcy–Brinkman convection in a rotating binary nanofluid saturating a porous layer
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».