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Enregistrement W4400919022 · doi:10.1139/cjp-2023-0275

Numerical investigations of heat transfer augmentation in a microchannel heat sink with different shaped periodic reentrant cavities on channel sidewalls

2024· article· en· W4400919022 sur OpenAlexvenueno aff
Yu Tingfang, Xing Guo, Yicun Tang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsReentrancyMicrochannelHeat transferHeat sinkMechanicsChannel (broadcasting)ThermodynamicsHeat transfer coefficientCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microchannel heat sink is widely applied in high-density heat flux devices for its high efficiency in heat dissipation. However, the most effective geometrical configuration of microchannels for best heat transfer augmentation with least pump power penalty is still unknown. In this research, the heat transfer augmentation in a microchannel heat sink with different shaped periodic reentrant cavities on channel sidewalls are numerically studied. Three different kinds of channel structures are introduced, including convex quarter-circular, concave quarter-circular, and inclined shaped reentrant cavities. The comprehensive performances of the proposed microchannels are compared with that of the smooth straight channel, with respect to the pressure drop, friction coefficient, Nusselt number, and performance factor. The results indicate that the comprehensive performance of the microchannel heat sink with periodic reentrant cavities is superior to the smooth straight channel, because its reentrant cavities can strengthen the mixing of fluids and lower the pressure loss. The proposed microchannels can enhance the heat transfer by 1.7 times, reduce the pressure drop by 3.7%–22.4% at Re 648.2, with the heat transfer entropy production decreased by 15.9%–48.2%. The inclined shaped microchannel has the best overall performance factor among the three proposed channels, which achieves up to 1.59 at Re 648.2.

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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