Thermal dynamics and magnetohydrodynamics in ferrofluidic wall jet flow: Entropy generation in heat and mass transfer
Notice bibliographique
Résumé
Wall jet nanofluids with entropy generation possess several applications in cooling electronic devices, and solar collectors. The unique magnetic properties of the ferro-nanoparticles allow for the precise control of fluid flow using external magnetic fields, which is invaluable for targeted cooling or heating. In this study, we investigate wall jet hybrid nanofluid materials with ferrous-ferric oxide and copper oxide in conventional fluid water. The governing velocity, mass, and heat transfer equations are calculated to a set of ordinary differential equations (ODEs) via similarity parameters that are solved numerically. Effects of physical parameters, including thermophoretic parameters, Brownian motion parameters, and magnetic parameters, on velocities, temperature and entropy generations are analyzed using graphical representations. The results show that rising the Brownian motion, the magnetic term, or the thermophoresis term rises the fluid temperature. Furthermore, Brownian motion, or the thermophoresis effect increases temperature more for the ferro-hybrid nanofluids than that for single nanofluid. Increasing the thermophoretic parameters and Brown motion lead to the decay of the entropy generation due to enhanced thermal gradients and particle movement. However, the entropy generation enhances as the thermal radiation term rises. This demonstrates that the hybrid nanofluids can raise the thermal and mass transfer but no effects on velocities and entropy generation, compared to the single nanofluid.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».