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Enregistrement W4254062066 · doi:10.32920/ryerson.14655039.v1

Numerical Investigation on the Impingement of a Circular Jet of Nanofluids on a Circular Flat Plate

2021· preprint· en· W4254062066 sur OpenAlexaff
Dhimitri Kucuqi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidReynolds numberHeat transfer coefficientJet (fluid)Heat transferMechanicsMaterials scienceConvectionConvective heat transferThermodynamicsPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical study was conducted to investigate and validate experimental convective heat transfer coefficient data associated with an Al2O3-H2O nanofluid through the use of an impingement jet on a flat, circular disk. It was observed that, in conjunction with experimental data, nanofluids provided increased local convective heat transfer coefficients in comparison to the base fluid. Nanofluid concentrations outlined in the experimental model, from 0.0198 to 0.0757 wt%, were investigated in a numerical model and resulting convective heat transfer coefficients were compared. In contrast to the experimental model, the maximum heat transfer enhancement occurred at the nanofluid concentration of 0.0757 wt%. In addition, several other models were tested with various Reynolds numbers and jet height-to-jet diameter ratios for further investigation along with discussion of sources of error. Overall, in comparison to experimental data, the lowest percentage errors achieved for the Reynolds numbers of 4245.7 and 8282 were 17.9% and 34.9%, respectively.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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