Numerical simulation of natural convection in a rectangular enclosure filled with porous medium saturated with magnetic nanofluid using Buongiorno's two‐component model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motivated by studying emerging nanofluid‐based magnetic fuel cells and hybrid direct absorber solar collectors, a numerical study is presented for buoyancy‐driven flow in a vertical enclosure containing a porous medium saturated with magnetized nanofluid flow under a transverse static magnetic field. The enclosure features adiabatic side walls and vertical heat slits, ensuring consistent cold temperatures on the lower and upper bounded walls. The side walls of the regime are insulated, and the hot slits are centrally located on these walls. The finite difference method (FDM) is applied to employ the transformed dimensionless vorticity–stream function (VSF) formulation of the transport equations. The impact of pertinent parameters on isotherm, streamline, iso‐concentration, and average Nusselt and Sherwood numbers are visualized with contour plots and graphs. Increasing Darcy number values tend to amplify the isotherm magnitudes. Higher Hartmann (magnetic) number values, on the other hand, lead to a reduction in local Nusselt number profiles but do not significantly modify the local Sherwood number. The porous medium permeability, as simulated via the Darcy number, has a strong impact on streamlines, thermal contours, and iso‐concentrations. A reduction in Darcy's number suppresses local Nusselt and Sherwood numbers, whereas an elevation in Rayleigh's number enhances them. Increasing the Buongiorno nanoscale Brownian motion parameter enhances local Nusselt and Sherwood numbers at both cold walls of the enclosure. The simulations provide a deeper insight into enclosure flows involving electrically conducting nanofluids in advanced processing systems for nanomaterials and hybrid fuel cells utilizing electromagnetic and liquid fuel technologies.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».