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Enregistrement W4313502480 · doi:10.3390/en16010058

Heat Transfer of Buoyancy and Radiation on the Free Convection Boundary Layer MHD Flow across a Stretchable Porous Sheet

2022· article· en· W4313502480 sur OpenAlexaff
H. M. Srivastava, Ziad Khan, Pshtiwan Othman Mohammed, Eman Al-Sarairah, Muhammad Jawad, Rashid Jan

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsNusselt numberBuoyancyLaminar flowBoundary layerHeat transferCombined forced and natural convectionNatural convectionMagnetohydrodynamicsThermodynamicsMaterials sciencePhysicsReynolds numberMagnetic fieldTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theoretical influence of the buoyancy and thermal radiation effects on the MHD (magnetohydrodynamics) flow across a stretchable porous sheet were analyzed in the present study. The Darcy–Forchheimer model and laminar flow were considered for the flow problem that was investigated. The flow was taken to incorporate a temperature-dependent heat source or sink. The study also incorporated the influences of Brownian motion and thermophoresis. The general form of the buoyancy term in the momentum equation for a free convection boundary layer is derived in this study. A favorable comparison with earlier published studies was achieved. Graphs were used to investigate and explain how different physical parameters affect the velocity, the temperature, and the concentration field. Additionally, tables are included in order to discuss the outcomes of the Sherwood number, the Nusselt number, and skin friction. The fundamental governing partial differential equations (PDEs), which are used in the modeling and analysis of the MHD flow problem, were transformed into a collection of ordinary differential equations (ODEs) by utilizing the similarity transformation. A semi-analytical approach homotopy analysis method (HAM) was applied for approximating the solutions of the modeled equations. The model finds several important applications, such as steel rolling, nuclear explosions, cooling of transmission lines, heating of the room by the use of a radiator, cooling the reactor core in nuclear power plants, design of fins, solar power technology, combustion chambers, astrophysical flow, electric transformers, and rectifiers. Among the various outcomes of the study, it was discovered that skin friction surges for 0.3 ≤F1≤ 0.6, 0.1 ≤k1≤ 0.4 and 0.3 ≤M≤ 1.0, snf declines for 1.0 ≤Gr≤ 4.0. Moreover, the Nusselt number augments for 0.5 ≤R≤ 1.5, 0.2 ≤Nt≤ 0.8 and 0.3 ≤Nb≤ 0.9, and declines for 2.5 ≤Pr≤ 5.5. The Sherwood number increases for 0.2 ≤Nt≤ 0.8 and 0.3 ≤Sc≤ 0.9, and decreases for 0.1 ≤Nb≤ 0.7.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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