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Enregistrement W6939210154 · doi:10.60692/0sw63-7y039

Irreversibility analysis of Cu-TiO2-H2O hybrid-nanofluid impinging on a 3-D stretching sheet in a porous medium with nonlinear radiation: Darcy-Forchhiemer's model

2020· article· en· W6939210154 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensFanshawe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidStreamlines, streaklines, and pathlinesBejan numberNonlinear systemEntropy productionDimensionless quantityHeat transferEntropy (arrow of time)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current research is conducted to investigate the slip effect and to analyze entropy production in both hybrid nanofluids, and common nanofluids flow past a convectively heated three-dimensional stretching sheet placed in a porous medium. The slip flow is considered in a Darcy-Forchheimer's scheme by incorporating the nonlinear thermal radiation. Water is taken as base fluid, while Copper and Titanium dioxide nanoparticles are considered. The governing models are overset into dimensionless variables using similarity transformation, and the solution is acquired numerically. The impacts of pertinent factors on the flow, heat transfer, and entropy generation rates are explored. Additional plot portraying the streamlines and isotherms for both nanofluids are presented to examine the hydrothermal behavior. Skin friction and heat transport are discussed with sensible judgment. A comparison with earlier studies is unwrapped to ensure the model's validity. The results communicate that temperature is enhanced with porosity, whereas velocity is found to be decelerated. Bejan number is decreasing with an increase in the nanoparticle volume fraction of nanoparticles. Furthermore, hybrid nanofluids generate less entropy than common nanofluids.

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)0,000
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,176 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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