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Enregistrement W4410353579 · doi:10.1139/cjp-2024-0125

Numerical analysis on MHD heat transfer of Casson hybrid nanofluid (Cu-Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>/H<sub>2</sub>O) flow across an inclined moving plate in presence of radiation

2025· article· en· W4410353579 sur OpenAlexvenueno aff
Shilpa Choudhary, Ruchika Mehta, Renu Sharma, Hijaz Ahmad

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidPhysicsMagnetohydrodynamicsHeat transferMechanicsFlow (mathematics)Thermal radiationRadiationOpticsThermodynamicsMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of hybrid nanomaterials to enhance heat transmission has attracted many academics to study the working fluid. This work examines the impressions of radiation efficiency on the convective Casson flow of hybrid Nano liquid across an angled moving plate with a magnetic impression using a mathematical solution. The main aim of this study is to increase the thermal efficiency of the fluid by using different categories of Cu and Al2O3 nanoparticles are combined with the base fluid water. A nonlinear partial differential equation system is created while keeping in mind some reasonable presumptions. Using the similarity transformation, the partial differential equations are changed into nonlinear ordinary differential equations. And it is then mathematically simplified with the bvp4c technique. Consequences of an exclusivity group of unique impacts on motion characteristics, shear stress, thermal field impressions, and heat transport are described clearly. The motion rised with increasing Casson fluid for stretching and shrinking surfaces. For radiation impression, an energy upsurge profile is visible. With an inclined plate, the shear rate decreases, and the buoyancy impression causes it to rise. This work provides new information about the behavior of heat plumes under magnetic fields, thermal radiation and flow, and has potential applications in enhancing cooling systems in industrial applications, modelling of oil reservoirs, and nuclear waste storage. Nanoparticles are used for cooling processors, cancer therapy, medicine, metal strips, automobile engines, welding equipment, fusion reactions, chemical reactions, and for cooling heat exchange mechanisms in various engineering devices due to their superior thermophysical properties.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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