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Enregistrement W4388441149 · doi:10.1142/s0217984924501008

A CPC fractional model of the heat and mass transport mechanism in Carbon nanotubes with slip effects on velocity

2023· article· en· W4388441149 sur OpenAlexaff
Shajar Abbas, Mudassar Nazar, Syeda Farzeen Fatima Gillani, Muhammad Riaz Naveed, Mushtaq Ahmad, Zaib Un Nisa

Notice bibliographique

RevueModern Physics Letters B · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaplace transformDimensionless quantityMaterials scienceMechanicsBoundary value problemNanofluidCarbon nanotubeMass transferFractional calculusPhysicsClassical mechanicsHeat transferMathematical analysisComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fractional technique is used to evaluate the temperature, mass, and velocity flow of single and double wall CNTs over a vertical plate. Slip boundary conditions and applied magnetic force are addressed. Human blood is used to examine how base fluid behaves. Applying the proper dimensionless variables results in the dimensionless formulation of initial and boundary conditions related to the governed dimensional concentration, momentum, and energy equations. The Laplace transform technique is used to resolve the dimensionless governing partial differential equations and get the solutions. The constant proportional Caputo (CPC) time-fractional derivative is a unique class of fractional model used in the simulation technique. The fundamental definitions are used to support the said model first. Using MWCNTs and SWCNTs in comparison to the flow characteristics, a thermal and mass study is given. The heat and mass transfer processes for single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) have been shown to typically be progressive. The momentum profile decreases as the fractional variables rise. Multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) show more progressive velocity control as a result of the magnetic parameter. Graphs demonstrate the influence of embedding factors on the velocity, energy, and concentration profiles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,178
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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