Forced Convective Heat Transfer Analysis for Two-dimensional Slot Jet of Water-CuO Nanofluid
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the effect of the diameter and the volume fraction variation of the centre nanoparticles on the heat transfer characteristics of a two-dimensional slot jet. The jet impinges on stationary flat, convex, and concave aluminium plates. A forced convective heat transfer coefficient of water-CuO nanofluid impinges on a smooth plate under a constant heat flux. The finite volume method (FVM) is implemented for nanoparticles with diameters varying from 7 to 60 nanometers, volume fractions changing from 0 to 5%, and the Reynolds numbers ranging from 1800 to 2800. A grid independence study is carried out to find a grid size that predicts the results accurately and further grid refinement changes the results insignificantly. The single-phase model shows a capability to predicts the fluid and heat transfer parameters faster and make it more suitable for numerical simulations compared to the two-phase model. The results indicate a higher heat transfer coefficient of nanofluid in comparison with distilled water. As the Reynolds number and nanoparticle volume concentrations increase, the heat transfer rate increases on the surface whilst smaller nanoparticle diameters increase during the cooling process. The increase in the diameter of nanoparticles enhances the Nusselt number on the plate by up to 10%. The same geometrical details, thermophysical, and boundary conditions have been employed in all calculations for distilled water jet simulations to validate the fluid flow behaviour and heat transfer parameters with available experimental data in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».