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Enregistrement W4309140415 · doi:10.1166/jon.2023.1918

Forced Convection of Nanofluid-Microencapsulated Phase Change Material Mixtures in Mini-Channels: Importance of the Mini-Channel Height

2022· article· en· W4309140415 sur OpenAlexaff
M. Ziad Saghir

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanofluids · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidMaterials scienceLaminar flowThermodynamicsBuoyancyFlow (mathematics)Phase (matter)Volume (thermodynamics)Phase-change materialMechanicsDistilled waterThermal energy storagePhase changeNanotechnologyChemistryNanoparticlePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy storage and heat enhancement are the main focus of many projects in the industry. Phase change material is receiving a lot of interest in the energy sector. In particular, storing energy for later use or heat extraction has been the focus of many types of research in this field. Nanofluid and microencapsulated phase change material (MEPCM) flow is an exciting field, mainly when the mixture fluid circulates in mini channels. Many applications, including cooling surfaces, have been investigated. This paper examines how to store energy without using extra space for a particular design. Four different fluids are circulating in mini-channels which are distilled water, 0.5%vol Al 2 O 3 in water, 0.5% Al 2 O 3 +4% MEPCM/water, and 0.5% Al 2 O 3 +20% MEPCM/water. The flow is assumed laminar and steady-state. Results revealed that the amount of energy absorbed when using 0.5% Al 2 O 3 +20% MEPCM/water mixture exceeds 0.5%vol Al 2 O 3 in the water mixture. By varying the mini-channels heights, maintaining constant test volume of the cavity, it was found that the flow in the minichannels and above the mini-channels exhibit the more extensive heat removal capacity. This occurs when the mini-channels height occupies half the test cavity height corresponding to an aspect ratio equal to 6. Among the four fluids under investigation, 0.5% Al 2 O 3 +20% MEPCM/water is the most effective fluid for heat removal and energy storage.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,279
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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