Numerical Forced Convection Heat Transfer, Fluid Flow and Entropy Generation Analyses of Al2O3- Water Nanofluid in Elliptical Channels
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates a three-dimensional elliptical microchannel heat sink for heat dissipation in laminar forced convection. The study seeks to improve thermal performance and overcome overheating associated with excessive temperature commonly experienced in heat-generating equipment, which is beyond the temperature usually specified by the manufacturer. The objective of the study is to evaluate the heat transfer, fluid flow, and entropy generation characteristics of Al2O3-water nanofluid in an elliptical cooling channel. The numerical analysis is investigated on the structure experiencing constant volumetric heat generation. The parameters considered are Reynolds number of 100 ≤ Re ≤ 500, nanoparticle concentration ϕ, from 0% to 4% with channel aspect ratio Ar from 1 to 3. The impacts of these parameters on the maximum temperature, heat transfer coefficient, friction factor, and volumetric entropy generation are reported. The study demonstrates that heat transfer is enhanced in the elliptical cooling channel at different aspect ratios, nanoparticle concentrations, and Reynold numbers. The results showed that as the nanoparticle concentration, channel aspect ratio, and Reynolds number (Re) increase, the maximum temperature, and total entropy generation decrease. As the channel aspect ratio increases at a specified Re = 200 and nanofluid concentration, ɸ = 3%, the maximum temperature, and total entropy generation decrease by up to 62% while the heat transfer coefficient increases by up to 78% and the friction factor increase by less than 2% with aspect ratio. However, the friction factor is not sensitive to the nanofluid concentration as a coolant.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».