MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384469088 · doi:10.1080/16583655.2023.2234706

Influence of Stefan blowing and variable thermal conductivity in magnetized flow of Sutterby nanofluid through porous medium

2023· article· en· W4384469088 sur OpenAlex
A. Rauf, Fazlee Mabood, Sabir Ali Shehzad, Ali Azeem, M.K. Siddiq

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Taibah University for Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensFanshawe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidShear thinningNusselt numberDilatantMechanicsThermodynamicsPorous mediumHeat transferThermal conductivityDragSherwood numberMaterials scienceMass transferViscosityReynolds numberPorosityPhysicsComposite materialTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The classical viscous theory is limited to illustrating the characteristics of several materials like pseudoplastic and dilatant fluids. Sutterby fluid has the features of shear thinning and shear thickening fluids because of its Power law index. Therefore, this study considered an incompressible, time-independent and electrically conducting Sutterby fluid flow across a rotating and stretchable disk. The disk experiences the effect of porous space. The energy equation has variable conductivity, heat source and thermal relaxation time features while mass equation exploits the influence of chemical reaction. The aspects of Buongiorno nanofluid theory are also examined in the Sutterby flow model. The phenomenon of Stefan blowing is analysed through mass transfer rate at the surface of disk. The flow expressions are first transferred into a new system of single independent variable and then treated numerically via Runge–Kutta–Fehlberg (RKF) method combined through shooting process. The behaviour of distinguished physical quantities is discussed graphically on momentum, mass species and thermal fields. The numeric data of drag force, Sherwood number and Nusselt number is calculated against several physical parameters.

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.

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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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