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Enregistrement W4412699900 · doi:10.11159/ffhmt25.231

Numerical Study of Nanofluid-Based Cooling in Porous-Finned Enclosures

2025· article· en· W4412699900 sur OpenAlexvenueno aff
Pankaj Kumar, AR Shanmugam, Ki Sun Park

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidMaterials sciencePorosityPorous mediumMechanicsThermodynamicsHeat transferComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal management remains a critical challenge in compact, high-power electronic devices, where conventional cooling methods that use base fluids often prove inadequate.This study proposes a numerical investigation of laminar mixed convection in cubical enclosures integrating nanofluids, porous media, and solid fins to enhance heat dissipation.The work employs an in-house computational code in C, solving the biharmonic formulation of the Navier-Stokes equations on a nonuniform grid [1] to resolve complex flow and thermal interactions between multiple domains: a nanofluid (e.g., Al2O3/water), a porous base layer, and three vertically mounted solid fins coated with porous material.Nanofluids, suspensions of nanoparticles typically consisting of 100-1000 atoms dispersed in base fluids, exhibit enhanced thermal conductivity with a reduced likelihood of microchannel clogging due to their sub-micron scale [2].In addition, their lower particle momentum minimizes erosion risks compared to larger additives [3].The thermophysical properties essential for modelling nanofluid behaviour, such as thermal conductivity and viscosity, are derived from established correlations that consider variations in particle size, concentration, and temperature [3].These properties are crucial for simulations aimed at optimizing heat transfer while reducing the flow resistance caused by viscosity.The solver addresses conjugate heat transfer across fluid, porous, and solid zones under thermal equilibrium conditions.Active cooling was modelled via inlet/outlet flow, whereas the biharmonic approach improved the numerical stability for high Reynolds and Richardson number flows.A nonuniform grid ensures precise resolution of the boundary layers near fins and porous interfaces.Key parameters include nanoparticle concentration (0-5% vol.), porous permeability (Darcy number: 10 -5 -10 -2 ), and fin geometry.The study evaluates heat transfer rates, velocity fields, and entropy generation to assess thermodynamic efficiency.The findings of this research enhance our understanding of how nanofluids interact with porous-finned structures to optimize thermal performance.By substituting traditional fluids [4] with nanofluids, we anticipate that the increased thermal conductivity and micro convection driven by nanoparticles will significantly improve heat transfer.The biharmonic formulation specifically addresses the coupling of stream function and velocity in multi-domain systems, while entropy analysis effectively quantifies the irreversible losses associated with heat exchange, fluid friction, and the influence of nanoparticles.This will help us build more effective cooling by establishing an optimal balance between nanoparticle loading (to prevent viscosity penalties) and fin-porous designs (to enhance surface area utilization).This study introduces a novel computational framework that significantly improves the modelling of conjugate heat transfer in heterogeneous media, providing important insights into the interactions between nanofluids and porous materials, a topic that has been rarely explored in prior studies.Future initiatives will focus on validating these simulations against benchmark cases and experimental data, with applications to electronics, energy systems, and aerospace thermal management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,801

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

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