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Enregistrement W4409359759 · doi:10.1139/cjp-2024-0030

Numerical study of higher-order chemical reactions and the Dufour–Soret effect on radiative hybrid nanofluid flow over a stretching curved surface

2025· article· en· W4409359759 sur OpenAlexaffvenue
Bikash Sutradhar, Kalidas Das, Prabir Kumar Kundu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidPhysicsRadiative transferFlow (mathematics)ThermophoresisSurface (topology)MechanicsOrder (exchange)ThermodynamicsHeat transferOpticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Curve-shaped stretching sheets have many notable applications in foam bubbles, molecular films, aerosol drops, and soap films. Hybrid nanofluids exhibit effective heat transmission due to their dual metallic nanoparticles within the base fluid and have a wide range of potential uses. In this article, we investigated the Dufour and Soret effects on hybrid nanofluid flow over a permeable nonlinear stretching curve surface with higher-order chemical reactions and nonlinear solar radiation. We considered the aluminium oxide ( Al2 O3) and graphene as nanoparticles and suspended them in ethylene glycol. The nonlinear leading equations are converted into dimensionless ordinary linear equations by appropriate similarity transformation. The RK-4 shooting method solves the transformed equations, while Mapple-21 simulates the results. Features of the fluid flow are investigated for various parameters, and the findings are displayed using diagrams and charts. The most important findings of this research are the effects of several parameters on the velocity and temperature distribution, as well as the engineering quantities. The value of skin friction was reduced by 63.92% for suction and 64.34% for injection when the radius of curvature increased from 0.2 to 0.6. Additionally, the Nusselt number increased at a rate of 43.39% for suction and 72.72% for injection near the surface as the radiation parameter increased from 0.2 to 0.6. The increasing rate of the Sherwood number is 53.65% for injection, and it drops off by 82.15% for suction when the Soret number increases from 1 to 5.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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