Investigation of flow and thermal performance of water-based nanofluid in gravity heat pipe
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Notice bibliographique
Résumé
• Performance of gravity heat pipe using various aqueous nanofluids is compared. • GO nanofluid reduces thermal resistance by 5.2 % and enhance startup speed. • Optimum heating power maximizes convective heat transfer coefficient. • Suitable nanofluid enable stable heat-flow fields, especially for higher power. This study presents a numerical investigation into the flow and thermal performance of gravity heat pipes, employing the Volume of Fluid (VOF) multiphase flow model in conjunction with a User-Defined Function (UDF) to simulate evaporation and condensation processes. The results demonstrate that the graphene oxide nanofluid heat pipe achieves a 33 % faster startup, forming a stable condensate film in 2 s compared to 3 s for pure water, and exhibits superior thermal performance. When the heating power increases from 10 W to 40 W, the total thermal resistance decreases by approximately 42 % for the pure water heat pipe, but only by 5.2 % for the graphene oxide (GO) nanofluid pipe, indicating its more stable performance across a power range. At 40 W, the GO nanofluid (0.2 wt%) enhances the equivalent convective heat transfer coefficient by 5 % and reduces the total thermal resistance by up to 5.2 % compared to pure water. Most notably, at the optimal power of 50 W, the GO nanofluid achieves a maximum reduction in thermal resistance of 7.8 % and an enhancement in the convective heat transfer coefficient of 4.5 %, while maintaining a more stable flow field, thereby extending the operational limit beyond 50 W.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle