Entropy Analysis of Nanofluid flow in a Fluidized Bed Dryer in Presence of Induced Magnetic Field
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates generation of entropy in an unsteady, incompressible nanofluid flow occurring within a fluidized bed dryer used in tea processing industries. The study considered the presence of variable magnetic field, influence of viscous dissipation, thermal radiation and chemical reaction. The nonlinear partial differential equations of momentum, energy and concentration were derived. A finite difference numerical scheme was employed to obtain an approximate solution for the nonlinear partial differential equations governing the flow. Entropy generation is then determined from velocity, concentration and temperature profiles obtained from solution of momentum, mass and energy equations. The study illustrated the impact of various flow parameters on entropy generation and Bejan number through graphical presentations while numerical values for skin friction coefficient, heat and mass transfer rates were provided in tabular form. Study of entropy generation allows one identify factors which contribute to energy inefficiencies in a thermal system and allows different stakeholders or designers of bed dryers in tea factories identify ways of improving the dryer or designing more effective dryers. Bejan number is used in thermodynamics to evaluate efficiency of thermal systems such as fluidized bed dryers. It helps one design heat exchangers which maximizes heat transfer while minimizing energy losses. The findings of this study are essential in improving the performance, efficiency and the design of a fluidized bed dryer involving heat and mass transfer as well as fluid flow.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».