MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400651140 · doi:10.11159/jffhmt.2024.019

Pressure Drop and Heat Transfer Characteristics in a Microchannel with Pin-Fins

2024· article· en· W4400651140 sur OpenAlexvenueno aff
Alişan Gönül, Tassos G. Karayiannis

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Flow Heat and Mass Transfer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésPressure dropMicrochannelMaterials scienceHeat transferFinMechanicsHeat sinkHeat transfer enhancementHeat transfer coefficientThermal management of electronic devices and systemsDrop (telecommunication)Composite materialThermodynamicsMechanical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pin-fin heat sinks are now considered one of the possible solutions for the thermal management of small-scale devices requiring high heat dissipation rates. Pin-fins with fixed diameters, different heights and spacing were numerically investigated in the current study for a range of Re=200-1000. The micro-channel cross-section with pins at the bottom surface measures 55 mm in length and has a cross-sectional area of 1 mm x 1 mm. The fin height ranges from 0.2 to 0.8 mm and the distance between pin-fins ranges from 3-6 mm. The fins had a circular cross section 0.25 mm in diameter. The Box-Behknen method was used to determine the number of numerical runs based on the parametric range of pin height and spacing and the Re number. Input data and corresponding outputs were presented using the Genetic Aggregation Response Surface Methodology. An optimum pin height and spacing in terms of heat transfer rates was obtained. It has been observed that at the optimum design, considering the highest Performance Evaluation Criteria (PEC) value the microchannel with pin-fins, can provide an enhancement of 364% in heat transfer rates compared to the microchannel without pins, while the corresponding increase in pressure drop reaches up to 162%. Correlations are proposed for heat transfer and pressure drop calculations able to predict the numerical results mostly within 10%.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,755

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Fluid Flow Heat and Mass TransferMême sujetHeat Transfer and OptimizationTravaux en français237 207