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Enregistrement W4415315597 · doi:10.1016/j.ijthermalsci.2025.110393

Interferometric investigation of nanofluid natural convection heat transfer: Addressing existing inconsistencies

2025· article· en· W4415315597 sur OpenAlexafffund
S. Sahamifar, David Naylor, J. Friedman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermal Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanofluidNusselt numberNatural convectionHeat transferRayleigh numberLaminar flowInterferometryRayleigh scattering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite extensive research on nanofluids, their widespread adoption remains limited due to conflicting findings, with optical studies reporting up to 75 % enhancement and heat balance methods showing less enhancement or even some reduction. This study employs Mach-Zehnder Interferometry (MZI) to investigate the heat transfer characteristics of Al 2 O 3 –water nanofluids in an inclined rectangular cavity heated from below, with an aspect ratio of 1.5 and an inclination angle of 9.3°. The experiments were conducted under natural convection at Rayleigh numbers of 9.7 × 10 5 and 1.8 × 10 6 , within the steady laminar flow regime. Leveraging the ability of MZI to simultaneously visualize and quantify temperature and concentration fields, the study aims to address possible reasons behind the inconsistencies reported in the literature. Three concentrations of Al 2 O 3 –water nanofluids provided by different preparation methods are examined: 0.05, 0.16, and 0.23 wt%. Their stability and thermal conductivity, both essential for accurate heat transfer measurements using MZI, are evaluated prior to the natural convection experiments. The optical path length of the experimental model is chosen to be short enough to ensure distinguishable fringes near the target surface, minimize the effects of surface refraction, reduce temperature measurement errors, and mitigate the impact of nanofluid instability. With the improvements made in this study, the results show that within the measurement uncertainty, the local Nusselt number distributions and average heat transfer rates for dilute Al 2 O 3 –water nanofluids with concentrations below 0.23 wt% (0.06 vol %) are the same as those of deionized water, regardless of the preparation method. • Interferometric method used to study natural convection in nanofluids. • Thermal conductivity and stability must be measured before MZI heat transfer study. • Short optical path length improves reliability of MZI heat transfer measurements. • No heat transfer enhancement observed for Al 2 O 3 –water nanofluids under 0.23 wt%.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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