MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297105714 · doi:10.3934/mbe.2022658

Thermal boundary layer analysis of MHD nanofluids across a thin needle using non-linear thermal radiation

2022· article· en· W4297105714 sur OpenAlexaff
Ziad Khan, H. M. Srivastava, Pshtiwan Othman Mohammed, Muhammad Jawad, Rashid Jan, Kamsing Nonlaopon

Notice bibliographique

RevueMathematical Biosciences & Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidEckert numberPrandtl numberMagnetohydrodynamicsThermal conductivityBoundary layerMechanicsHartmann numberLaminar flowThermal radiationThermodynamicsMaterials scienceViscosityPhysicsHeat transferMagnetohydrodynamic driveMagnetic fieldNusselt numberReynolds numberTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An analysis of steady two-dimensional boundary layer MHD (magnetohydrodynamic) nanofluid flow with nonlinear thermal radiation across a horizontally moving thin needle was performed in this study. The flow along a thin needle is considered to be laminar and viscous. The Rosseland estimate is utilized to portray the radiation heat transition under the energy condition. Titanium dioxide (TiO$ _2 $) is applied as the nanofluid and water as the base fluid. The objective of this work was to study the effects of a magnetic field, thermal radiation, variable viscosity and thermal conductivity on MHD flow toward a porous thin needle. By using a suitable similarity transformation, the nonlinear governing PDEs are turned into a set of nonlinear ODEs which are then successfully solved by means of the homotopy analysis method using Mathematica software. The comparison result for some limited cases was achieved with earlier published data. The governing parameters were fixed values throughout the study, i.e., $ k_1 $ = 0.3, $ M $ = 0.6, $ F_r $ = 0.1, $ \delta_\mu $ = 0.3, $ \chi $ = 0.001, $ Pr $ = 0.7, $ Ec $ = 0.5, $ \theta_r $ = 0.1, $ \epsilon $ = 0.2, $ Rd $ = 0.4 and $ \delta_k $ = 0.1. After detailed analysis of the present work, it was discovered that the nanofluid flow diminishes with growth in the porosity parameter, variable viscosity parameter and magnetic parameter, while it upsurges when the rate of inertia increases. The thermal property enhances with the thermal conductivity parameter, radiation parameter, temperature ratio parameter and Eckert number, while it reduces with the Prandtl number and size of the needle. Moreover, skin friction of the nanofluid increases with corresponding growth in the magnetic parameter, porosity parameter and inertial parameter, while it reduces with growth in the velocity ratio parameter. The Nusselt number increases with increases in the values of the inertia parameter and Eckert number, while it decliens against a higher estimation of the Prandtl number and magnetic parameter. This study has a multiplicity of applications like petroleum products, nuclear waste disposal, magnetic cell separation, extrusion of a plastic sheet, cross-breed powered machines, grain storage, materials production, polymeric sheet, energy generation, drilling processes, continuous casting, submarines, wire coating, building design, geothermal power generations, lubrication, space equipment, biomedicine and cancer treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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.

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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMathematical Biosciences & EngineeringMême sujetNanofluid Flow and Heat TransferTravaux en français237 207