Thermal mixing in T-shaped micromixers with a porous block by the lattice Boltzmann method: Influence of the mixing channel configuration
Notice bibliographique
Résumé
The present paper investigates the thermal mixing and cooling processes in a passive micromixer, which is applicable for the cooling of electronic devices. Employing a porous block and testing different configurations for the mixing channel is considered to enhance the mixing process and cooling performance. A 2D lattice Boltzmann thermal model is utilized to investigate the thermal performance of a T-micromixer with a porous block. Two different types of mixing channel configurations, including a step-shaped and a zigzag-shaped channel, are considered, and the obtained results are compared with those of the simple mixing channel. The thermal mixing and cooling of two miscible fluids, at 50 and 25°C entering the micromixer, are investigated. The results show that changing the mixing channel configuration may create a chaotic laminar flow, which enhances the heat transfer rate between the mixed flow and the channel wall. Whatever the Reynolds number, the step-shaped mixing channel exhibits better mixing performance than the zigzag-shaped one. For the T-micromixer with a zigzag-shaped and step-shaped mixing channel, the cases with h/H = 0.5 and h/H = 0, respectively, exhibit better thermal mixing and cooling performance.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».