System-dependent behaviors of nanofluids for heat transfer: a particle-resolved computational study
Notice bibliographique
Résumé
Nanofluids, the suspensions of metal or oxide nanoparticles in a fluid, have been extensively studied in the past decades for their potential in thermal enhancement in various heat transfer applications. However, controversial findings exist in the literature, and our knowledge and understanding of nanofluid thermal performances are still limited, considering the complicated microscopic mechanisms involved in nanofluids. In this article, unlike the one-phase or two-phase approaches typically adopted in nanofluid simulations, we present a particle-resolved numerical model with the nanoparticles and ambient fluid flows considered explicitly. Governing equations for the fluid flow, heat transfer, particle dynamics, and flow–particle interaction are solved simultaneously, and thermophysical properties of the nanoparticles and base fluids can be considered directly. Several simulations have been conducted for nanofluids of different particle volume fractions and under different thermal and flow conditions. Our results show that adding particles can improve the conductive heat transfer, benefiting from the high conductivity of the nanoparticle materials. However, the increased suspension viscosity can reduce the convection contribution on heat transfer; and the overall thermal performance could be deteriorated with the presence of nanoparticles. The results and analysis imply that nanofluids might be more appropriate for systems where the conduction part is more dominant over the convection part, such as in microchannels and porous materials. The model can also be extended to include other factors for future nanofluid studies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».