Dilute Viscoelastic Fluids for Enhanced Heat Transfer in Immersion Cooling Concepts
Notice bibliographique
Résumé
Viscoelastic fluids are promising candidates for the thermal management of high heat-flux components of electrified powertrains, such as the battery pack via immersion cooling concepts.This study investigates the ability of viscoelasticity-inducing additives to manipulate flow patterns and enhance heat transfer in a benchmark bluff body geometry, under inertial laminar flows using dilute polymer solutions.Simulations were conducted in OpenFOAM to model viscoelastic fluid flow using the Phan-Thien-Tanner (PTT) constitutive equation and were validated against particle image velocimetry (PIV) experimental data.Two benchmark-flow configurations were studied: (i) a 180-degree channel bend and (ii) flow around a heated bluff body.Results show that viscoelastic fluids enhance vorticity in both geometries to varying extents compared to Newtonian fluids, as a function of the PTT-model slip (ζ) parameter.Heat transfer studies with a heated bluff body showed a trend of increasing heat flux for the viscoelastic fluid, with a measurable 3% enhancement at a Reynolds number of 800 also captured by the numerical results.The study highlights the potential of leveraging the influence of second normal stress difference in viscoelastic fluids for thermal management and discusses avenues for further optimisation.
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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 ».