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Enregistrement W4391301706 · doi:10.2514/6.2024-0867

Semi-Analytical Model of Radiative Heat Transfer and Chemical Reactions in a Boundary Layer

2024· article· en· W4391301706 sur OpenAlexaff
Samita Rimal, Kevin Pope, G.F. Naterer, Kelly Hawboldt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiative Heat Transfer Studies
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiative transferHeat transferBoundary layerThermal radiationChemical reactionLayer (electronics)Materials scienceThermodynamicsMechanicsChemistryPhysicsOpticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines heat transfer in a chemically reacting boundary layer flow with a hydrolysis reaction. A semi-analytical model is introduced for examining the impact of thermal radiation on the laminar boundary layer in the context of a hydrolysis reaction. Through a similarity transformation, the governing set of Partial Differential Equations in the system are transformed to Ordinary Differential Equations. The model accounts for changes during the process including variations in the specific heat constant and chemical reaction constant. Initially, the model is validated through a formerly established benchmark problem and further expanded to analyze the impacts of radiation terms, variations in specific heat, and modifications in the reaction rate constant. It is reported that during the hydrolysis reaction, it is crucial to account for temperature dependency of the chemical reaction rate constant and effects of specific heat for the operating temperature range. It is also recognized that the thermal radiation term has a significant role in the boundary layer flow. The thickness of the thermal boundary layer was observed to increase with higher radiation parameters. The result of this study provides useful data and trends to better understand the effects of radiation and chemical reactions on the boundary layer characteristics.

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 enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,434

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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