Effect of non-uniform nanofluid concentration on interferometric heat transfer measurements
Notice bibliographique
Résumé
The effect of non-uniform nanofluid concentration on the accuracy of interferometric heat transfer measurements has been investigated using a Mach-Zehnder interferometer. Because the refractive index is a function of concentration as well as temperature, concentration variations within the nanofluid can produce unwanted interference fringes, leading to temperature measurement errors. Measurement errors in the temperature gradient are demonstrated for conduction within a cavity heated from top to bottom, filled with an Al 2 O 3 -water nanofluid (0.16 wt%) produced using a standard two-step method. The results of the current measurements show that the temperature gradient can be overestimated by up to 100 % due to near-wall concentration gradients in an unstable nanofluid. The measurement problem is delineated, and several approaches to mitigate this source of measurement error are outlined. The technical trade-offs associated with designing interferometric heat transfer experiments to reduce the sensitivity to concentration differences are discussed. These trade-offs include selecting the nanofluid type and concentration, temperature differences, and the optical path length of the experimental model. It is shown that many interferometric studies in the literature were much more sensitive to concentration-induced errors than the current experiment. An isothermal stability test is recommended to detect nanofluid concentration gradients prior to temperature-based interferometry experiments. • Homogeneous nanofluids are critical for temperature-based interferometry. • Unstable nanofluids can cause large heat flux measurement errors. • A concentration sensitivity parameter is proposed. • Mitigation of concentration errors in interferometry is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».