Análisis de irreversibilidad de nanofluido híbrido electromagnético para Cattaneo

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 4288 (2023) Citar este artículo

451 Accesos

Detalles de métricas

Para obtener una mejor capacidad de transmisión de calor de los fluidos ordinarios, se están utilizando nuevos nanofluidos híbridos (HNF) con un exponente de calor considerablemente mayor que los nanofluidos (NF). Los HNF, que tienen un exponente de calor mayor que los NF, se están aplicando para aumentar las capacidades de HT de los fluidos regulares. Las nanopartículas de dos elementos mezcladas en un fluido base forman los HNF. Esta investigación investiga las características de flujo y HT de HNF a través de una superficie resbaladiza. Como resultado, el modelo geométrico se explica empleando la simetría. La técnica incluye factor de forma de nanopartículas, magnetohidrodinámica (MHD), medios porosos, Cattaneo-Christov y efectos de flujo de calor radiativo térmico. Las ecuaciones gobernantes se resuelven numéricamente consumiendo un método conocido como el método de elementos finitos (FEM) de Galerkin. En este estudio, se utilizó agua H2O como un fluido irónico, viscoso e impropio, y se investigó el HNF. En este fluido se encuentran nanopartículas de cobre (Co) y aleación de titanio (Ti6Al4V). El nivel de HT de dicho fluido (Ti6Al4V-Co/H2O) ha aumentado constantemente en comparación con los NF Co-H2O ordinarios, lo cual es un descubrimiento importante de este trabajo. La inclusión de nanopartículas ayuda a estabilizar el flujo de un nanofluido y mantiene la simetría de la forma de flujo. La conductividad térmica es más alta en la capa en forma de lámina límite y más baja en las nanopartículas en forma de esfera. La entropía de un sistema aumenta por tres características: su relación por tamaño fraccionario, sus cualidades radiadas y sus modificaciones de conductividad térmica. Las principales aplicaciones de este examen son las implementaciones biológicas y médicas como dispositivos implantables dentales y ortopédicos, así como otros dispositivos como tornillos y placas porque poseen un conjunto favorable de características como buenos biomateriales, resistencia a la corrosión y al desgaste, y gran mecánica. características.

Los nanofluidos (NF) se han considerado como una posible solución de fluido diferente para mejorar la competencia y la eficacia de los sistemas actuales en contextos de fabricación, comerciales y residenciales. Numerosos beneficios de una mayor eficiencia del sistema térmico incluyen un menor impacto ambiental, menor uso de energía y precios más bajos. La idoneidad de los NF para su uso en los sistemas actuales se ha evaluado recientemente en términos de costo e impacto ambiental mediante la utilización de enfoques de sostenibilidad. Los estudios térmicos son una de sus aplicaciones más importantes. El consumo energético de los sistemas térmicos es fundamental en el entorno global. Se ha demostrado que varias lecturas aumentan el rendimiento de los sistemas térmicos basados ​​en estos elementos, incluido el empleo de diversos recursos, líquidos producidos, propuestas de procesos y la integración de información novedosa para la construcción de energía limpia, lo que da como resultado una explicación óptima. Aumentar el área de superficie de calor de los convertidores térmicos para recuperar su rendimiento actual es una de las soluciones más investigadas; sin embargo, esta modificación da como resultado la acumulación de material y un aumento en el costo de producción. Para asegurar el desarrollo técnico a largo plazo, Bretado et al.1 subrayaron la expansión de los NF en aplicaciones térmicas y ofrecieron una revisión de sus beneficios y zonas de oportunidad. La recuperación de calor residual, que trata de recuperar las pérdidas de energía como calor, trabajo o potencia, fue investigada por Olabi et al.2. Afirman que los NF son fluidos de transferencia de calor de alto rendimiento desarrollados recientemente. Tres factores cruciales identificados por Wang et al.3 tienen un impacto en el uso de NF mono e híbridos en tubos de calor. Consistencia, conductividad térmica y viscosidad. Se describe la aplicación del crecimiento o la inhibición de la transferencia de calor, así como el uso de NF en una variedad de categorías de tubos de calor. El aprendizaje automático se explora en el contexto de NF (conductividad térmica y viscosidad dinámica) y tubos de calor cargados con NF. Eid4 examinó los desarrollos actuales en las características térmicas de NF y las aplicaciones en una variedad de campos de la ingeniería, que van desde la medicina de NF hasta las energías renovables. Este último ha visto algunos avances importantes en flexibilidad e impulso, que tienen un impacto en las tecnologías militares y de escudos. Como resultado, se han investigado y puesto a disposición aplicaciones especializadas de NF en investigación espacial, energía solar, medicina NF, intercambiadores de temperatura, tubos de calor y congelación de productos electrónicos. Gupta et al.5 examinaron los avances actuales en NF en colectores solares y cómo se emplea en la actualidad. Descubrieron que el uso de un fluido de transferencia de calor premium con excelentes propiedades físicas térmicas, como una alta conductividad térmica, es la forma más eficiente de aumentar el rendimiento de un sistema de energía solar, y NF es la mejor opción para hacerlo. Según Salilih et al.6, el uso de NF resultó en una disminución del calor del líquido que salía del condensador, aumentando la eficacia del esquema solar.

Jana et al.7 abordaron en gran medida el nanofluido híbrido (HNF), una clase moderna de NF creada mediante la suspensión de varios NF separados en los NF base. Inesperadamente, las características térmicas pueden incrementarse mediante la creación de una pequeña porción de nanotubos metálicos o nanopartículas dentro de los NF de un óxido o metal que ya están presentes en un líquido base. La conductividad térmica mejorada, la estabilidad, el HT corregido, los impactos positivos de cada suspensión y la influencia combinada de nanomateriales son solo algunos de los beneficios de los HNF. Con eficiencias operativas más altas que los NF, los HNF se utilizan en casi todas las aplicaciones HT, incluidas soldadura, defensa, tuberías de temperatura, biomédica, barcos y aviones espaciales. Otras aplicaciones incluyen congelación de generadores, refrigerante en maquinado, capacidad térmica, enfriamiento electrónico, recalentamiento y enfriamiento en hogares, gestión térmica de vehículos o congelación de motores, congelación de modernizadores, congelación de estructuras atómicas, refrigeración, ahorro de medicamentos y gestión térmica de vehículos o congelación de motores. Estas buenas propiedades atrajeron la atención de los investigadores hacia el HNF en el contexto de las dificultades de HT en la vida diaria. Khan et al.8 presentaron una investigación proporcional de HT y arrastre por fricción en el flujo de numerosos HNF logrados por el campo magnético asociado y la radiación no lineal. Xiong et al.9 revisaron la aplicación de HNF en colectores de energía solar. Mientras que Yaseen et al.10 revisaron el papel de los HNF en la HT. Sathyamurthy et al.11 documentaron una investigación experimental sobre la congelación de la placa fotovoltaica utilizando HNF. Bakhtiari et al.12 presentaron HNF estables y propusieron una nueva asociación para la HTA. Xuan et al.13 estudiaron la presentación termoeconómica y el examen de compasión de los HNF ternarios. Said et al.14 recopilaron HT, generación de entropía y exámenes económicos y ecológicos de indicadores lineales de Fresnel que utilizan HNF. Jamshed et al.15 introdujeron un esfuerzo de configuración computacional del modelo de flujo de calor de Cattaneo-Christov (CCHFM) basado en HNF. Ma et al.16 consideraron el efecto de los tensioactivos en el rendimiento reológico de la propiedad de HNF y HT. Chu et al.17 modelaron un estudio de magnetohidrodinámica utilizando el flujo de HNF entre dos platos interminables correspondientes con posesiones en forma de átomo. Şirin18 investigó la presentación de los aparatos de cermet en la rotación de entornos de herida de HNF. Jamei et al.19 estimaron el grosor de los HNF para la aplicación de dinamismo actual. Bilal et al.20 utilizaron los HNF EMHD electroosmóticos degenerados sobre el micro-pasaje.

Un modelo de medio poroso (PMM), a menudo reconocido como un material poroso, es uno que contiene poros (vacíos). La "matriz" o "marco" se refiere a la parte delgada de la tela. Generalmente se inyecta un fluido en los poros (fluido o humo). Aunque el tejido del esqueleto suele ser sólido, los sistemas junto con las espumas pueden disfrutar de la percepción de un modelo de medio poroso (PMM). Jamshed et al.21 utilizaron PMM en aeronaves solares uniendo HNF tangentes como una aplicación de calor solar. Shahzad et al.22 formularon un estudio matemático comparativo de HT utilizando el PMM en HNF. Parvin et al.23 presentaron la conducta numérica del flujo de convección de doble difusión 2D-Magneto de HNF sobre PMM. Faisal, et al.24 indicaron el aumento de la eficacia térmica de la bomba de agua solar que utiliza HNF sobre PMM. Banerjee y Paul25 revisaron los estudios y desarrollos más recientes con las aplicaciones de la combustión de MP. Zou et al.26 modelaron un sistema explícito de calor de piedra en el modelo PM para dispositivos de lecho de guijarros. Lee et al.27 propusieron la justificación de PMM con dimensiones de goteo de tensión. Talbi et al.28 analizaron una solución para el temblor longitudinal de una pila fluctuante basada en PMM en un modelo de flujo convectivo.

Alizadeh et al.29 consideraron una técnica de estudio de dispositivos para el cálculo de métodos de transferencia y termodinámicos en estructuras metafísicas HT en flujo de HNFs en PMM. Rashed et al.30 recomendaron un HNF no homogéneo para flujo convectivo tridimensional en recintos llenos de PMM heterogéneo. La investigación de las apariencias magnéticas y el comportamiento de los líquidos conductores de electricidad se conoce como magnetohidrodinámica (MHD). Los plasmas, los metales fundidos, el agua salada y los electrolitos son ejemplos de MHD. Recientemente, han aparecido muchas investigaciones utilizando esta configuración prácticamente en HNF. Alghamdi et al.31 utilizaron flujo de MHD HNF que abarcaba el medicamento sobre una arteria sanguínea. Zainal et al.32 analizaron el flujo de MHD HNF sobre un panel que se extiende/disminuye con velocidad cuadrática. Abbas et al.33 modelaron una investigación incorrecta de la MHD motivada del flujo de HNF sobre un cilindro que se extiende no lineal. Waqas et al.34 impactaron con un flujo de HNF radiado por MHD sobre un disco giratorio. Shoaib et al.35 proporcionaron un examen numérico de HNF MHD tridimensionales sobre un disco giratorio en la incidencia de electricidad térmica con recalentamiento Joule y posesiones de degeneración viscosa utilizando el método Lobatto. Tian et al.36 investigaron las formas 2D y 3-D de las aletas y sus posesiones en el rendimiento del disipador de calor de MHD HNF con flotador deslizante y antideslizante. Gul et al.37 estudiaron un par de portaobjetos impactados dentro del flotador MHD HNF con flujo de calor Cattaneo-Christov y respuesta bioquímica autocatalítica. Ashwinkumar et al.38 consideraron el flujo de HT en MHD HNF en dos geometrías diversas. Abderrahmane et al.39 formularon MHD HNF sobre HT y generación de entropía en un tubo giratorio 3D. Salmi et al.40 estudiaron un caso numérico de transferencia de calor y masa no Fourier en HNF MHD incompletamente ionizados.

La transferencia de calor en un flotador viscoelástico resultante de una lámina estirada exponencialmente se define a través del modelo de flujo de calor de Cattaneo-Christov (CCHFM). Los principales factores de este estudio se pueden resumir de la siguiente manera: cuando se relaciona con un fluido viscoso, la capa límite hidrodinámica en el fluido viscoelástico es más delgada. Venkata et al.41 consideraron CCHFM en MHD inclinado sobre flujo sobreextendido no lineal. Haneef et al.42 utilizaron CCHFM y HT en líquidos reológicos de HNF para asistir a la transferencia de masa. Yahya et al.43 emplearon CCHFM en el transporte de NF de Williamson Sutterby, que se produce por una extensión superficial con un límite convectivo. Eswaramoorthi et al.44 contrataron a CCHFM en el arado 3D de una placa con energía térmica no lineal. Tahir et al.45 mejoraron las apariencias actuales del flujo viscoso de NF con la inducción de CCHFM. Ali et al.46 propusieron CCHFM para una variedad de flujo de convección debido al disco giratorio con elementos deslizantes. Ullah et al.47 sugirieron una actitud numérica para leer la ocurrencia de energía de fusión e iniciación en el HNF fugaz influenciado con la aplicación de CCHFM. Zuhra et al.48 realizaron un análisis numérico de CCHFM HNF mediante redes neuronales retropropagadas de Lavenberg-Marquard. Sadiq et al.49 modelaron la HT debido a CCHFM. Vinodkumar et al.50 se unieron a los CCHFM HNF que afectaron el flujo de MHD a través de un deslizamiento extendido en un PMM.

La condición de no deslizamiento es la condición límite reconocida para un fluido sobre una superficie sólida. La condición límite de deslizamiento (SBC) propuesta por Navier51 es aquella en la que la velocidad de deslizamiento se compara con la tensión del clip. Alzahrani et al.52 estudiaron el efecto de la contaminación por calor en paredes en plano HT con temática de SBC. Pérez-Salas et al.53 presentaron un resultado analítico aproximado para el flujo de fluido de un Phan-Thien-Tanner con SBC. Wang et al.54 resolvieron el problema de SBC mediante el esquema de Boltzmann de celosía límite. Arif et al.55 analizaron la SBC de la reología no newtoniana del lubricante. Dhifaoui56 ilustró una solución débil para las ecuaciones de Stokes estáticas exteriores con SBC. Zeb et al.57 propusieron el SBC en ferrofluido no newtoniano sobre un deslizamiento extensible. Hay muchos estudios58,59,60 que han investigado el problema de la velocidad de deslizamiento en el modelo de flujo. Tuvo un efecto destacado en aclarar este efecto sobre el movimiento del fluido y su temperatura.

Esto busca objetivos para llenar un vacío de familiaridad dentro del flujo y la transferencia de calor de un Casson HNF radiado con una conductividad térmica variable a medida que aumenta la temperatura, según la literatura. Las versiones Tiwari y Das NF se pueden utilizar para versionar matemáticamente el flujo NF. El cobre (Cu) y la aleación de titanio (Ti6Al4V) son los dos tipos de HNF utilizados en este estudio. Los datos de generación de entropía para los HNF utilizados en este estudio se analizaron para identificar el impacto en el proceso. Las ecuaciones que gobiernan el HNF se traducirán a ODE usando una conversión de similitud apropiada. Se crearán ODE y se utilizará el método de elementos finitos (FEM) de Galerkin para resolverlos numéricamente usando valores de parámetros de gobierno apropiados. Los números se representarán gráficamente, con una discusión adicional. Durante esta investigación se investigan los impactos de las formas de las partículas, el flujo térmico irradiado, la velocidad resbaladiza y las limitaciones de los límites de deslizamiento convectivo.

Considere el flujo simétrico constante 2D de nanolíquido híbrido magnetizado sobre una superficie estirable que examina las características del flujo de calor de Cattaneo-Christov a través del flujo de fluido en la ruta x. El sistema de coordenadas xy se toma donde el eje x está a lo largo de la trayectoria del flujo, y el eje y es normal al flujo con una rapidez de estiramiento \({U}_{w}=qx\), como se muestra en Fig. 1. Campo magnético, se aplica potentemente \({B}_{0}\). Además, \({\mathrm{\yen }}_{w}\left(x,0\right)={\mathrm{\yen }}_{\infty }+{q}^{*} x,\ ) es la temperatura de la superficie desconectada, por conveniencia, se muestra como consistente en \(x=0\). Aquí \(q,\) \({q}^{*},\) \({\mathrm{\yen }}_{w}\) y \({\mathrm{\yen }}_{\infty }\) abordar la tasa de crecimiento única, el ritmo de la variedad de temperatura y la temperatura de la superficie y abarca individualmente.

Descripción del modelo de flujo.

El prototipo curvo fundamental (geométrico) se dibuja en la Fig. 1:

Los estándares subsiguientes, junto con los requisitos, serán relevantes para el marco de flujo: flujo estacionario laminar 2-D, modelo de flujo de fase, HNF, medio permeable, MHD, disipación viscosa, flujo de calor radiativo térmico, flujo de calor Cattaneo-Christov, calentamiento por julios , superficie alargada porosidad.

Las ecuaciones rectoras y las condiciones de contorno asociadas para el flujo de nanofluidos híbridos se proporcionan en 61 teniendo en cuenta las suposiciones sugeridas.

Jamshed et al.21 dieron las restricciones de contorno relacionadas:

\({\Lambda}_{1}(x,0)={U}_{w}+{N}_{\Lambda}{({\Lambda}_{1})}_{y}, { \Lambda}_{2}(x,0)={V}_{\Lambda}, -{k}_{\Lambda}\left({\mathrm{\yen}}_{\mathrm{y}} \right)={h}_{\Lambda}({\mathrm{\yen}}_{w}-\mathrm{\yen}\))

donde, velocidad de flujo (\(\overleftarrow{\Lambda }=[{\Lambda }_{1}(x,y),{\Lambda }_{2}(x,y),0]\)), temperatura (\(\mathrm{\yen }\)), intensidad de campo magnético (\(B\)), porosidad (\(k\)), radiación térmica (\({q}_{r}\)), térmica tiempo de relajación \(\left(\Upsilon\right),\) longitud de deslizamiento (\({N}_{\Lambda }\)), coeficiente de transferencia de calor \(\left({h}_{\Lambda }\right ),\) permeabilidad superficial \({(V}_{\Gamma }),\) conductividad térmica de la superficie (\({k}_{\Omega }\)).

Las ecuaciones de la Tabla 1 resumen las variables NF y HNF del material62,63,64.

Donde, volumen fraccional de partículas de tamaño nanométrico (\(\phi\)), fluido y densidad \(({\rho }_{f }\& {\rho }_{s})\), fluido y capacidad calorífica de partículas \(({C}_{p}{)}_{f} \& \left({C}_{p}{)}_{s}\right),\) conductividad térmica de fluidos y partículas \( \left({\kappa }_{f} \& {\kappa }_{s}\right),\) volumen fraccional de partículas híbridas de tamaño nanométrico (\({\phi }_{hnf}={\phi } _ {Co}+{\phi }_{TA}\)), viscosidad del nanolíquido híbrido \(({\mu }_{hnf})\), densidad del nanolíquido híbrido \(({\rho }_ {hnf})\), capacitancia térmica del nanolíquido híbrido \((\rho ({C}_{p}{)}_{hnf})\), conductancia térmica del nanolíquido híbrido \(\left({\kappa }_{hnf}\derecha).\)

Además, \({\rho }_{{p}_{1}}\), \({\rho }_{{p}_{2}}\), \(({C}_{p} {)}_{{p}_{1}}\), \(({C}_{p}{)}_{{p}_{2}}\), \({\kappa }_{ {p}_{1}}\) y \({\kappa }_{{p}_{2}}\) son la densidad, la capacitancia de calor específico y la conductancia térmica de las nanomoléculas.

En la Tabla 2 (65,66,67) de análisis se describen características sustanciales del fluido primario del agua.

La ecuación para el flujo radiativo dada por Rosseland68 se aplica en la fórmula (5).

donde \({\sigma }^{*}\) significa constante de Stefan-Boltzmann y \({k}^{*}\) simboliza la tasa.

Las expresiones (2)–(4) son BVP, como lo muestra el cambio de semejanza, que convierte las PDE administradas en ODE. La función de flujo de la fórmula es la siguiente:

Las cantidades de similitud especificadas son

en ecuaciones (2)–(4). Obtenemos

con

La ecuación (2) se confirma con precisión. Previamente existía el signo \({^{\prime}}\) para demostrar las derivadas respecto a \(\gamma\), ver (Tabla 3).

Donde \({R}_{1}{, R}_{2}, {R}_{3}\), \({R}_{4}\) y \({R}_{5} \) se dan en la Tabla 4

La fricción superficial no dimensional \(({C}_{f})\), el número de Nusselt \((N{u}_{x})\) y la generación de entropía \(\left({N}_{g }\right)\) las expresiones se postulan como

donde \({C}_{f}\) representa el coeficiente de fuerza de arrastre. \(R{e}_{x}=\frac{{u}_{w}x}{{\nu }_{f}}\) es \(Re\) local según la velocidad alargada \({ u}_{w}(x)\). Además, R_Γ denota el valor de Reynolds, B_Γ el valor de Brinkman y el diferencial de temperatura adimensional.

Las restricciones de contorno correspondientes del presente sistema se simularon computacionalmente usando FEM. FEM se basa en la partición de la región deseada en componentes (finitos). FEM69 se cubre en esta sección. El diagrama de flujo del método de elementos finitos se muestra en la Fig. 2. Se han abordado numerosos problemas de dinámica de fluidos computacional (CFD) usando esta técnica; las ventajas de hacerlo se tratan con más detalle a continuación.

Diagrama de flujo de G-FEM.

La forma débil se deriva de la forma fuerte (EDO establecidas) y se calculan los residuos.

Para lograr una forma débil, las funciones de forma se toman linealmente y se usa FEM.

El método de ensamblaje se utiliza para construir componentes de rigidez y se crea una matriz de rigidez global.

Usando la técnica de linealización de Picard, se produce un marco algebraico (ecuaciones no lineales).

Las ecuaciones algebraicas se simulan utilizando el criterio de detención apropiado hasta 10 (-5) (tolerancias de supercomputación).

Además, el diagrama de flujo de la técnica de elementos finitos de Galerkin se muestra en la figura 2.

Los coeficientes de transferencia de calor de los métodos existentes se compararon con los hallazgos respaldados por investigaciones anteriores para evaluar la validez del método computacional70. La Tabla 5 muestra una comparación de los resultados del estudio actual con los de investigaciones anteriores. Los resultados de investigaciones recientes son comparables y notablemente precisos.

Esta sección profundiza en la influencia de algunos parámetros físicos clave, como el parámetro de deslizamiento de velocidad \(({\chi }_{\Lambda })\), el parámetro de radiación térmica \(\left({N}_{\alpha }\right)\), número de biot \(\left( {B}_{\Lambda }\right)\), parámetro de fracción de volumen \(\left(\phi , {\phi }_{hnf}\right) ,\) parámetro de medios porosos \(\left({P}_{b}\right),\) número de Eckert \(\left({E}_{\alpha }\right)\), y número de Brinkmann \( \left({B}_{\Gamma }\right)\) sobre la temperatura \(\left(\theta \left(\lambda \right)\right),\) velocidad (f′(λ)) y generación de entropía \(\left({N}_{G}\left(\lambda \right)\right)\) campos. Las partículas de nanofluido Cu y Ti6Al4V están compuestas de agua. Las líneas continuas y discontinuas se trazan respectivamente para Co-H2O y Ti6Al4V-Co/H2O.

La Figura 3a–c ilustra cómo el parámetro de permeabilidad (\({P}_{b}\)) afecta el flujo, la temperatura y la distribución de entropía de los nanofluidos híbridos. Como se ve en la Fig. 3a, el parámetro de permeabilidad (\({P}_{b}\)) afecta la distribución del flujo. Se crea una superficie similar a una placa cuando un canal de flujo híbrido no líquido ingresa a un material poroso y atrae la velocidad a lo largo de él. A medida que la porosidad crece lo suficiente, hay muy pocas colisiones de nanopartículas y menos producción de calor. La viscosidad reduce el caudal al modular la flotabilidad. La respuesta inversa se muestra en el gráfico. Como se muestra en la Fig. 3b, el aumento de la densidad hace que aumente la temperatura del flujo. La Figura 3c muestra NG frente a (\({P}_{b}\)) generación de entropía. En este caso, el valor superficial de (NG) crece pero el valor de (P b) disminuye a medida que aumenta la distancia desde la superficie. Un gran diferencial de temperatura en la superficie hace que aumente la entropía. En consecuencia, un alto valor de la permeabilidad del medio poroso puede presentar una técnica para modificar los parámetros de flujo del recubrimiento por rotación en aplicaciones industriales. También se cree que la permeabilidad mejorada y los espacios porosos más grandes promueven una mejor precipitación de nanopartículas, lo que reduce la fricción en la superficie de la lámina. La Figura 4a–c muestra cómo la velocidad del flujo, el campo de temperatura y la entropía afectan la sensibilidad del tamaño nanomolecular. Los cinco coeficientes de nanofluidos que tienen un impacto en la fracción de volumen se dan en la Tabla 4 como resultado de la creación del modelo Tiwari-Das. La velocidad del fluido cae a medida que aumenta la relación de volumen de las nanopartículas (Fig. 4a). Estos flujos se ven obstaculizados por el aumento de la viscosidad magnética que se produce con una disminución de la velocidad. Cuanto mayor es la fracción de volumen de las nanopartículas, más rápido aumenta la temperatura. Debido a la transmisión de calor mejorada entre las nanopartículas híbridas y convencionales de suspensión fluido-sólido, se reduce la fuerza de unión del fluido dentro del sistema de suspensión fluido-sólido. De acuerdo con la distribución del flujo, el material nanofluido tiene un alto coeficiente de conductividad y transferencia de calor por convección. Por lo tanto, la transferencia de calor de nanofluidos es la fuerza impulsora detrás de los avances industriales y tecnológicos más significativos de nuestro tiempo. Por lo tanto, se admite la mejora térmica de la Fig. 4b. Se agregan nanopartículas para impulsar la expansión del límite térmico a través de impactos balísticos, lo que mejora la conducción del calor y la viscosidad del líquido. En comparación con las nanopartículas de Ti6Al4V-Co/H2O, las nanopartículas de Co-H2O controlan el transporte de calor en el fluido base examinado. La Figura 4c muestra la consecuencia de variar el término del nanomaterial en la generación de entropía. Hubo una clara diferencia en el comportamiento de las curvas al aumentar el porcentaje de volumen y acercarse a la pared de deformación. El parámetro de fracción de volumen total aumentó debido a una transferencia de calor más rápida y una mayor generación de entropía en la zona nanofluídica híbrida. El parámetro de deslizamiento de velocidad (\({\chi }_{\Lambda }\)) afecta la formación de velocidad, temperatura y entropía de la Fig. 5a–c. Examinamos y evaluamos la sensibilidad de los parámetros de deformación que se derivan de las condiciones de contorno utilizando distribuciones de momento híbridas típicas en nanofluidos. El líquido se ralentiza porque su viscosidad aumenta cuadráticamente con la divergencia de velocidad (Fig. 5a). Como resultado, los nanofluidos convencionales e híbridos tienen perfiles más bajos en la capa límite térmica (Fig. 5b).

(a) \({f}{^{\prime}}(\lambda )\) (b) \(\theta (\lambda )\) y (c) \({N}_{G}\) con diversos valores de \({P}_{b}\).

(a) \({f}^{{\prime}}(\lambda )\) (b) \(\theta (\lambda )\) y (c) \({N}_{G}\) con valores diversos \(\phi\) así como \({\phi }_{hnf}\).

(a) \({f}^{{\prime}}(\lambda )\) (b) \(\theta (\lambda )\) y (c) \({N}_{G}\) con valores diversos de \({\chi }_{\Lambda }\).

Incluso si el parámetro de velocidad de la pared tiene valores significativos de velocidad de deslizamiento, restringe las colisiones con la difusión molecular. Cuando se agregan más nanopartículas a varios medios, se involucran los efectos simultáneos de convección térmica, difusión y viscosidad cinemática. En la Fig. 5c, NG se muestra como una desviación de la variedad de entropía producida. (\({\chi }_{\Lambda }\)) las modificaciones en toda la placa son impermeables (disminución poderosa) debido al hecho de que están lejos de la placa, de acuerdo con el innovador gráfico de cantidad de NG y (\({ \chi }_{\Lambda }\)). Debido a la condición de deslizamiento dentro de la implementación de la velocidad, la entropía sugiere una reducción inventiva en la creación de entropía. El parámetro radiativo dimensionalmente inactivo (\({N}_{\alpha }\)) se muestra en una variedad de valores en el arco de temperatura de la Fig. 6a. Para aumentar el perfil de temperatura del flujo, se debe intensificar el parámetro de radiación (\({N}_{\alpha }\)). La temperatura del nanofluido aumenta a medida que aumenta (\({N}_{\alpha }\)). Aunque el parámetro de radiación térmica es más importante, el flujo radiante aún proporciona energía térmica al proceso. La capa límite se mantiene a esta temperatura. El nanofluido híbrido Ti6Al4V-Co/H2O y el nanofluido Co-H2O se muestran en la Fig. 6b junto con la influencia de la generación de entropía. La Figura 6b también muestra la dinámica de fluidos del parámetro de radiación (\({N}_{\alpha }\)) para ambos nanofluidos. Como puede verse, las diferentes valencias de los parámetros de radiación (\({N}_{\alpha }\)) impulsan la producción de entropía. Por lo tanto, el parámetro de radiación influye mucho en la distribución de entropía de los dispositivos porosos estirados. La figura 7a muestra el comportamiento térmico de varios números de Biot (\({B}_{\Lambda }\)). Se predice que la respuesta lineal para las nanopartículas de Co-H2O y Ti6Al4V-Co/H2O aumentará (\({B}_{\Lambda }\)). En el estado térmico delgado, que indica que la temperatura corporal suele ser uniforme, un número de Biot bajo (\({B}_{\Lambda }\)) es significativo (en la superficie del nanopolímero). Los valores más altos (\({B}_{\Lambda }\)) denotan parches térmicos densos con dominios de temperatura irregulares. La figura 7a muestra cómo se comporta NG cuando aumenta el valor del número de Biot (\({B}_{\Lambda }\)). Un aumento constante en la varianza de la superficie es menos sensible que una disminución gradual de la superficie, como se ve en la Fig. 7b. H. Una pequeña pero notable escalada a lo largo de la pared del área de estiramiento. (\({B}_{\Lambda }\)) La evolución más alejada de la placa provoca una disminución en la generación de entropía. Del gráfico, podemos ver que NG es muy sensible a la superficie y pequeños cambios. Para ambos tipos de nanofluidos, los perfiles de generación de entropía en función del número de Reynolds (\({R}_{\Gamma }\)) se muestran en la Fig. 8a. Se ha encontrado que mejor (\({R}_{\Gamma }\)) tiene un impacto en la entropía. Cuando el efecto de fricción se invierte, elevando (\({R}_{\Gamma }\)), el esquema de entropía es más pertinente. La diferencia entre los valores NG y \({B}_{\Gamma }\) en la Fig. 8b demuestra que la producción de entropía aumenta a medida que aumenta el número de Brinkmann (\({B}_{\Gamma }\)). El número de Brinkmann (\({B}_{\Gamma }\)) se creó para investigar los impactos negativos de los líquidos como resultado. La fricción es el principal contribuyente a la creación de entropía, según el número de Brinkmann (\({B}_{\Gamma }\)). Este resultado muestra que el número de Reynolds y el número de Brinkmann de las nanopartículas de Ti6Al4V-Co/H2O son sustancialmente más altos que los de las nanopartículas de Co-H2O.

(a) \(\theta (\lambda )\) y (b) \({N}_{G}\) con diversos valores de \({N}_{\alpha }\).

(a) \(\theta (\lambda )\) y (b) \({N}_{G}\) con diversos valores de \({B}_{\Lambda }\).

(a) Variaciones de entropía relativas a \({R}_{\Gamma }\) (b) Variaciones de entropía relativas a \({B}_{\Gamma }\).

La Tabla 6 está diseñada para mostrar el control de varios factores adimensionales que aparecen durante la recreación numérica de la problemática.

La creación de entropía, la propagación de la irreversibilidad, el flujo de fluidos y la transferencia de calor en un nanofluido híbrido newtoniano eléctricamente conductor a través de una hoja de estiramiento expuesta a condiciones de límite convectivas y de deslizamiento se han descrito cuantitativamente en la investigación actual. La fracción de volumen sólido se ha explorado utilizando una versión modificada del modelo de nanofluidos de Tiwari y Das de las nanopartículas Co-H2O y Ti6Al4V-Co/H2O. El análisis gráfico y la discusión extensa del comportamiento físico de las distribuciones de la capa límite no dimensional muestran cómo los afectan los factores únicos. Así, del presente análisis, se obtienen las siguientes observaciones finales:

A lo largo de la corriente lejana, el campo de velocidad se reduce para la porosidad ascendente \(({P}_{b})\), la fracción de volumen \((\phi , {\phi }_{hnf}),\) y la velocidad deslizamiento \(({\chi }_{\Lambda })\).

La distribución de temperatura se ve afectada por la mayoría de las cantidades físicas, lo que denota que los nanofluidos tienen una alta tasa de intercambio de calor. Esta propiedad ayuda a controlar la temperatura durante los procesos de recubrimiento por rotación.

El perfil de entropía frente al término de porosidad \(({P}_{b})\), fracción de volumen \((\phi , {\phi }_{hnf})\) y parámetro de radiación \(({N}_ {\alpha })\), número de Biot \(({B}_{\Lambda })\) exploran el comportamiento dual.

Se puede observar un cambio notable en el factor de fuerza de fricción para el nanofluido Co-H2O y los nanofluidos híbridos Ti6Al4V-Co/H2O, en comparación con el coeficiente numérico de Nusselt para la fracción de volumen y porosidad.

El FEM podría aplicarse a una variedad de desafíos físicos y técnicos en el futuro71,72,73,74,75,76.

Todos los datos generados o analizados durante este estudio se incluyen en este artículo publicado.

Bretado-de los Rios, MS, Rivera-Solorio, CI & Nigam, KDP Una visión general de la sostenibilidad de los intercambiadores de calor y las aplicaciones de energía solar térmica con nanofluidos: una revisión. Renovar. Sostener. Energía Rev. 142, 110855 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Olabi, AG et al. Aplicación de nanofluidos para mejorar la recuperación de calor residual: una revisión. NanoEnergía 84, 105871 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Wang, X. et al. Una revisión exhaustiva sobre la aplicación de nanofluidos en tuberías de calor basada en el aprendizaje automático: teoría, aplicación y predicción. Renovar. Sostener. Energía Rev. 150, 111434 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Eid, MR Flujo 3-D de nanolíquido de hibridación magnético giratorio en un colector solar cilindroparabólico: implementación de la teoría del flujo de calor de Cattaneo-Christov y fuerzas centrípetas y de Coriolis. Matemáticas 10, 2605 (2022).

Artículo Google Académico

Gupta, SK, Gupta, S., Gupta, T., Raghav, A. y Singh, A. Una revisión de los avances y aplicaciones recientes de los nanofluidos en el intercambiador de calor de placas. Mate. Hoy Proc. 44, 229–241 (2021).

Artículo Google Académico

Salilih, EM et al. Análisis de rendimiento anual de plantas de energía de torre solar asistidas por calor residual industrial a pequeña escala y aplicación de nanofluidos. J. Instituto de Taiwán química Ing. 124, 216–227 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Jana, S., Salehi-Khojin, A. y Zhong, WH Mejora de la conductividad térmica de fluidos mediante la adición de nanoaditivos únicos e híbridos. Termoquim. Acta 462(1–2), 45–55 (2007).

Artículo CAS Google Académico

Khan, MR, Li, M., Mao, S., Ali, R. & Khan, S. Estudio comparativo sobre transferencia de calor y arrastre por fricción en el flujo de varios nanofluidos híbridos afectados por campo magnético alineado y radiación no lineal. ciencia Rep. 11(1), 1–14 (2021).

ADS CAS Google Académico

Xiong, Q. et al. Una revisión exhaustiva sobre la aplicación de nanofluidos híbridos en colectores de energía solar. Sostener. Tecnología energética. Evaluar. 47, 101341 (2021).

Google Académico

Yaseen, M., Rawat, SK, Shafiq, A., Kumar, M. & Nonlaopon, K. Análisis de la transferencia de calor del flujo de nanofluidos mono e híbridos entre dos placas paralelas en un medio poroso Darcy con radiación térmica y generación/absorción de calor . Simetría 14 (2022), 1943 (2022).

Artículo ADS CAS Google Académico

Sathyamurthy, R. et al. Investigación experimental sobre el enfriamiento del panel fotovoltaico mediante nanofluidos híbridos. aplicación Nanosci. 11(2), 363–374 (2021).

Artículo ADS CAS Google Académico

Bakhtiari, R., Kamkari, B., Afrand, M. & Abdollahi, A. Preparación de nanofluidos híbridos TiO2-grafeno/agua estables y desarrollo de una nueva correlación para la conductividad térmica. Tecnología en polvo. 385, 466–477 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Xuan, Z., Zhai, Y., Ma, M., Li, Y. & Wang, H. Rendimiento termoeconómico y análisis de sensibilidad de nanofluidos híbridos ternarios. J. Mol. Liq. 323, 114889 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Dijo, Z. et al. Transferencia de calor, generación de entropía, análisis económicos y ambientales del reflector Fresnel lineal utilizando nuevos nanofluidos híbridos rGO-Co3O4. Renovar. Energía 165, 420–437 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Jamshed, W. et al. Marco computacional de los efectos del flujo de calor de Cattaneo-Christov en nanofluidos híbridos Williamson basados ​​en aceite de motor: un estudio de caso térmico. Estudio de caso. Termia. Ing. 26, 101179 (2021).

Artículo Google Académico

Ma, M., Zhai, Y., Yao, P., Li, Y. & Wang, H. Efecto del surfactante en el comportamiento reológico y las propiedades termofísicas de los nanofluidos híbridos. Tecnología en polvo. 379, 373–383 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Chu, YM, Bashir, S., Ramzan, M. y Malik, MY Estudio comparativo basado en modelos del flujo de nanofluidos híbridos inestables magnetohidrodinámicos entre dos placas paralelas infinitas con efectos de forma de partículas. Matemáticas. Aplicación de métodos ciencia https://doi.org/10.1002/mma.8234 (2022).

Artículo Google Académico

Şirin, Ş. Investigación del desempeño de herramientas cermet en el torneado de superaleaciones Haynes 25 bajo ambientes de corte de N2 gaseoso y nanofluidos híbridos. J. Manuf. Proceso. 76, 428–443 (2022).

Artículo Google Académico

Jamei, M. et al. Estimación de la densidad de nanofluidos híbridos para aplicación de energía térmica: Aplicación de técnicas de inteligencia de datos de regresión polinomial evolutiva y no paramétrica. Medida 189, 110524 (2022).

Artículo Google Académico

Bilal, M. et al. Flujo de nanofluido híbrido EMHD electroosmótico disipado a través del microcanal. ciencia Rep. 12(1), 1–15 (2022).

Artículo Google Académico

Jamshed, W., Nisar, KS, Ibrahim, RW, Shahzad, F. & Eid, MR Optimización de la expansión térmica en aeronaves solares utilizando nanofluido híbrido hiperbólico tangente: una aplicación térmica solar. J. Mercado. Res. 14, 985–1006 (2021).

CAS Google Académico

Shahzad, F. et al. Estudio numérico comparativo del análisis de características térmicas entre nanopartículas de disulfuro de molibdeno y cobre Oldroyd-B en el flujo de nanofluidos a base de aceite de motor. Recubrimientos 11(10), 1196 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Parvin, S., Isa, SS, Jamshed, W., Ibrahim, RW y Nisar, KS Tratamiento numérico del flujo de convección de doble difusión magnética 2D de un nanofluido de Maxwell: estudio de caso de transporte de calor. Estudio de caso. Termia. Ing. 28, 101383 (2021).

Artículo Google Académico

Shahzad, F. et al. Aumento de la eficiencia térmica de la bomba de agua solar utilizando el flujo de nanofluidos Oldroyd-B: una aplicación térmica óptima. Ciencias de la Energía Ing. https://doi.org/10.1002/ese3.1173 (2022).

Artículo Google Académico

Banerjee, A. & Paul, D. Desarrollos y aplicaciones de la combustión en medios porosos: una revisión reciente. Energía 221, 119868 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Zou, L., Hu, G., O'Grady, D. & Hu, R. Modelado explícito de la temperatura del guijarro en el modelo de medios porosos para reactores de lecho de guijarros. prog. Núcleo Energía 146, 104175 (2022).

Artículo CAS Google Académico

Lee, J et al. Validación del modelo de medios porosos de berrendo con mediciones de caída de presión. En NURETH-19 (2022).

Talbi, N. et al. Incremento de transferencia de calor por nanopartículas de óxido de grafeno y disulfuro de molibdeno en solución de etilenglicol como nanofluido de trabajo en aleta longitudinal móvil penetrable. Medios complejos aleatorios de ondas. https://doi.org/10.1080/17455030.2022.2026527 (2022).

Alizadeh, R. et al. Un enfoque de aprendizaje automático para la predicción de procesos termodinámicos y de transporte en sistemas multifísicos: transferencia de calor en un flujo híbrido de nanofluidos en medios porosos. J. Instituto de Taiwán química Ing. 124, 290–306 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Rashed, ZZ, Alhazmi, M. & Ahmed, SE Modelo de nanofluido no homogéneo para flujo convectivo 3D en recintos llenos de medios porosos hidrodinámica y térmicamente heterogéneos. Alex. Ing. J. 60(3), 3119–3132 (2021).

Artículo Google Académico

Alghamdi, W., Alsubie, A., Kumam, P., Saeed, A. & Gul, T. Flujo de nanofluido híbrido MHD que comprende el medicamento a través de una arteria sanguínea. ciencia Rep. 11(1), 1–13 (2021).

Artículo Google Académico

Zainal, NA, Nazar, R., Naganthran, K. & Pop, I. Análisis de estabilidad del flujo de nanofluidos híbridos MHD sobre una lámina que se estira/encoge con velocidad cuadrática. Alex. Ing. J. 60(1), 915–926 (2021).

Artículo MATEMÁTICAS Google Académico

Abbas, N. et al. Estudio base de modelos de MHD inclinado de flujo de nanofluido híbrido sobre cilindro de estiramiento no lineal. Mentón. J. física. 69, 109–117 (2021).

Artículo MathSciNet CAS Google Académico

Waqas, H., Farooq, U., Naseem, R., Hussain, S. y Alghamdi, M. Impacto del flujo radiativo MHD de nanofluido híbrido sobre un disco giratorio. Estudio de caso. Termia. Ing. 26, 101015 (2021).

Artículo Google Académico

Shoaib, M. et al. Análisis numérico de nanofluido híbrido 3-D MHD sobre un disco rotacional en presencia de radiación térmica con calentamiento Joule y efectos de disipación viscosa utilizando la técnica Lobatto IIIA. Alex. Ing. J. 60(4), 3605–3619 (2021).

Artículo Google Académico

Tian, ​​MW, Rostami, S., Aghakhani, S., Goldanlou, AS & Qi, C. Una investigación tecnoeconómica de configuraciones 2D y 3D de aletas y sus efectos en la eficiencia del disipador de calor del nanofluido híbrido MHD con deslizamiento y no flujo de deslizamiento En t. J. Mec. ciencia 189, 105975 (2021).

Artículo Google Académico

Gul, H., Ramzan, M., Chung, JD, Chu, YM y Kadry, S. Impacto de múltiples deslizamientos en el flujo de nanofluidos híbridos MHD con flujo de calor Cattaneo-Christov y reacción química autocatalítica. ciencia Rep. 11(1), 1–14 (2021).

Artículo Google Académico

Ashwinkumar, GP, Samrat, SP y Sandeep, N. Transferencia de calor por convección en el flujo de nanofluidos híbridos MHD en dos geometrías diferentes. En t. común Transferencia de masa de calor 127, 105563 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Abderrahmane, A. et al. Transferencia de calor por convección mixta de nanofluido híbrido MHD y generación de entropía en una cavidad porosa triangular tridimensional con pared en zigzag y cilindro giratorio. Matemáticas 10(5), 769 (2022).

Artículo Google Académico

Salmi, A., Madkhali, HA, Nawaz, M., Alharbi, SO y Alqahtani, AS Estudio numérico sobre transferencia de calor y masa no Fourier en nanofluidos híbridos MHD Williamson parcialmente ionizados. En t. común Transferencia de masa de calor 133, 105967 (2022).

Artículo CAS Google Académico

Venkata Ramana, K., Gangadhar, K., Kannan, T. & Chamkha, AJ Cattaneo–Christov teoría del flujo de calor en líquido transversal MHD Oldroyd-B sobre flujo estirado no lineal. J. Therm. Anal. Calorías. 147(3), 2749–2759 (2022).

Artículo CAS Google Académico

Haneef, M., Nawaz, M., Alharbi, SO & Elmasry, Y. Cattaneo–Christov teoría del flujo de calor y mejora térmica en fluido reológico híbrido nano Oldroyd-B en presencia de transferencia de masa. En t. común Transferencia de masa de calor 126, 105344 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Yahya, AU et al. Implicación de la bioconvección y el flujo de calor de Cattaneo-Christov en el transporte de nanofluidos de Williamson Sutterby causado por una superficie que se estira con un límite convectivo. Mentón. J. física. 73, 706–718 (2021).

Artículo MathSciNet CAS Google Académico

Eswaramoorthi, S., Loganathan, K., Jain, R. & Gyeltshen, S. Darcy-Forchheimer Flujo 3D de nanotubos de carbono a base de glicerina en una placa de Riga con radiación térmica no lineal y flujo de calor Cattaneo-Christov. J. Nanomater. https://doi.org/10.1155/2022/5286921 (2022).

Tahir, W., Bilal, S., Kousar, N., Shah, IA y Alqahtani, AS Análisis sobre la mejora de las características térmicas del flujo de fluido viscoso con inducción de partículas de ferrita utilizando la teoría de Cattaneo Christov. proc. Inst. mecánico Ing. C J. Mech. Ing. ciencia 236(1), 208–218 (2022).

Artículo CAS Google Académico

Ali, U. et al. Sobre la teoría del flujo de calor de Cattaneo-Christov para el flujo de convección mixta debido al disco giratorio con efectos de deslizamiento. Medios complejos aleatorios de ondas. https://doi.org/10.1080/17455030.2022.2056659 (2022).

Ullah, Z., Ullah, I., Zaman, G. & Sun, TC Un enfoque numérico para interpretar el fenómeno de la energía de fusión y activación en el flujo transitorio magnetizado del fluido de Prandtl-Eyring con la aplicación de la teoría de Cattaneo-Christov. Medios complejos aleatorios de ondas. https://doi.org/10.1080/17455030.2022.2032472 (2022).

Zuhra, S. et al. Análisis numérico del modelo de flujo de calor de Cattaneo-Christov sobre el flujo de nanofluidos Casson de tensión de pareja magnética por redes neuronales retropropagadas de Lavenberg-Marquard. Medios complejos aleatorios de ondas. https://doi.org/10.1080/17455030.2022.2062484 (2022).

Sadiq, MN, Sarwar, B., Sajid, M. y Ali, N. Transferencia de calor en el punto de flujo de estancamiento separado e inestable de un fluido micropolar: modelo de Cattaneo-Christov. J. Therm. Anal. Calorías. 147(8), 5199–5209 (2022).

Artículo CAS Google Académico

Vinodkumar Reddy, M. & Lakshminarayana, P. Reacción química de orden superior y efectos de la radiación en el flujo magnetohidrodinámico de un nanofluido Maxwell con modelo de flujo de calor Cattaneo-Christov sobre una hoja estirada en un medio poroso. J. Fluidos Ing. 144(4), 041204 (2022).

Artículo Google Académico

Navier, CLMH Sobre las leyes del movimiento de fluidos, Mem. Academia Roy. Ciencia. Inst. Fra 6, 389–440 (1827).

Google Académico

Alzahrani, HAH, Alsaiari, A., Madhukesh, JK, Naveen Kumar, R. y Prasanna, BM Efecto de la radiación térmica en la transferencia de calor en el flujo de chorro de pared plana de nanofluido Casson con succión sujeta a una condición límite de deslizamiento. Medios complejos aleatorios de ondas. https://doi.org/10.1080/17455030.2022.2030502 (2022).

Pérez-Salas, KY, Ascanio, G., Ruiz-Huerta, L. & Aguayo, JP Solución analítica aproximada para el flujo de un fluido Phan-Thien-Tanner a través de una contracción hiperbólica axisimétrica con condición de límite de deslizamiento. física Fluidos 33(5), 053110 (2021).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

Wang, Z., He, Q. y Huang, J. El método de Boltzmann de red límite sumergida para resolver el problema de interacción sólido-líquido con la condición límite de deslizamiento de Navier. computar Fluidos 217, 104839 (2021).

Artículo MathSciNet MATEMÁTICAS Google Académico

Arif, M., Kango, S. & Shukla, DK Análisis térmico de cojinetes lisos con condición límite de deslizamiento/no deslizamiento controlada y reología no newtoniana del lubricante. Navegar. Topogr. Metrol. Prop. 9(2), 025037 (2021).

Artículo ADS CAS Google Académico

Dhifaoui, A. Solución muy débil para las ecuaciones de Stokes estacionarias exteriores con condición de límite de deslizamiento de Navier. preimpresión de arXiv arXiv:2111.05824 (2021).

Zeb, H. et al. Los efectos de la condición límite de deslizamiento de velocidad en el ferrofluido no newtoniano sobre una hoja de estiramiento. Matemáticas. Problema Ing. https://doi.org/10.1155/2022/1243333 (2022).

Artículo Google Académico

Shafiq, A., Rasool, G. & Khalique, CM Importancia del deslizamiento térmico y las condiciones de contorno convectivas en el flujo de nanofluidos Darcy-Forchheimer giratorio tridimensional. Simetría 12, 741 (2020).

Artículo ADS CAS Google Académico

Haq, I. et al. Estudio computacional del flujo de nanofluidos híbridos MHD Darcy-Forchheimer bajo la influencia de la reacción química y la energía de activación sobre una superficie de estiramiento. Simetría 14, 1759 (2022).

Artículo ADS CAS Google Académico

Khan, U. et al. Impacto de la flotabilidad y el punto de estancamiento del flujo de agua que transporta nanopartículas híbridas de Ag-MgO en una cuña de Riga que se contrae/expande verticalmente. Simetría 14, 1312 (2022).

Artículo ADS CAS Google Académico

Liu, S. et al. Eficacia de aplicar condiciones de frontera discontinuas en la transferencia de calor y generación de entropía a través de un microcanal de deslizamiento equipado con nanofluido. Ing. aplicación computar Mecánica de fluidos 16(1), 952–964 (2022).

Google Académico

Jamshed, W. & Nisar, KS Estudio comparativo computacional monofásico del nanofluido de Williamson en un colector solar cilindroparabólico a través del método de caja de Keller. En t. J. Energía Res. https://doi.org/10.1002/er.6554 (2021).

Artículo Google Académico

Qureshi, MA Capacidad térmica y optimización de la entropía para el flujo de nanofluidos híbridos de Prandtl-Eyring en la implementación de aeronaves solares. Alex. Ing. J. 61(7), 5295–5307 (2022).

Artículo Google Académico

Aziz, A., Jamshed, W. & Ali, Y. Transferencia de calor y análisis de entropía del nanofluido híbrido de Maxwell, incluidos los efectos del campo magnético inclinado, el calentamiento de Joule y la radiación térmica. J. Discreto Continuo Dyn. sist. 13, 2667–2690 (2019).

Artículo MathSciNet MATEMÁTICAS Google Académico

Sajid, T. et al. Rastro de reacciones químicas acompañadas con energía de Arrhenius en nanofluido de hibridación ternaria más allá de una cuña. Simetría 14, 1850 (2022).

Artículo ADS CAS Google Académico

Khan, U., Zaib, A., Khan, I. y Nisar, KS Soluciones duales de flujo de nanomateriales que comprenden aleación de titanio (Ti6Al4V) suspendidas en fluido Williamson a través de una aguja móvil delgada con radiación térmica no lineal: escrutinio de estabilidad. ciencia Rep. 10, 20933 (2020).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hussain, SM, Jamshed, W. & Eid, MR Investigación térmica solar-HVAC utilizando (Cu-AA7075/C6H9NaO7) flujo giratorio de nanofluido híbrido impulsado por MHD a través de una técnica convergente de segundo orden: un nuevo estudio de ingeniería. Árabe. J. Ciencia. Ing. 48, 3301–3322 (2022).

Brewster, MQ Thermal Radiative Transfer and Features (Wiley, 1992).

Google Académico

Hafeez, MB, Krawczuk, M., Nisar, KS, Jamshed, W. & Pasha, AA Un análisis de elementos finitos de la inclinación de la energía térmica basado en nanopartículas híbridas ternarias influenciadas por el campo magnético inducido. En t. común Transferencia de masa de calor 135, 106074 (2022).

Artículo CAS Google Académico

Abu-Hamdeh, NH et al. Una nota importante sobre la energía solar en el nanofluido de Powell-Eyring con condiciones de salto térmico: Implementación del modelo de flujo de calor de Cattaneo-Christov. Matemáticas 9(21), 2669 (2022).

Artículo Google Académico

Gul, H., Ramzan, M., Chung, JD, Chu, YM y Kadry, S. Impacto de múltiples deslizamientos en el flujo de nanofluidos híbridos MHD con flujo de calor Cattaneo-Christov y reacción química autocatalítica. ciencia Rep. 11, 14625 (2021).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhang, Y., Shahmir, N., Ramzan, M., Alotaibi, H. y Aljohani, HM Resultado de la transferencia de calor por fusión en un flujo giratorio Von Karman de nanofluido híbrido de oro-plata/aceite de motor con flujo de calor Cattaneo-Christov. Estudio de caso. Termia. Ing. 26, 101149 (2021).

Artículo Google Académico

Chung, JD et al. Flujo de nanofluidos híbridos parcialmente ionizados con estratificación térmica. J. Mercado. Res. 11, 1457–1468 (2021).

CAS Google Académico

Amer Qureshi, M. Simulación numérica del flujo de transferencia de calor sujeto a MHD de nanofluido Williamson con radiación térmica. Simetría 13, 10 (2021).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

Gul, H., Ramzan, M., Nisar, KS, Mohamed, RN y Ghazwani, HA Comparación basada en el rendimiento de los modelos de flujo de nanofluidos híbridos Yamada-Ota y Hamilton-Crosser con impacto de dipolo magnético más allá de una superficie estirada. ciencia Rep. 12, 29 (2022).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Jamshed, W. et al. Simulación de materiales experimentales y TDDFT de características térmicas y entropía optimizada de nanofluidos Williamson Cu-metanol y Al2O3-metanol que fluyen a través del colector solar. ciencia Rep. 12, 18130 (2022).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Descargar referencias

Esta investigación fue financiada por DSR, KFUPM, mediante el número de subvención SB201001 y APC fue financiada por DSR, KFUPM a través de la subvención mencionada anteriormente.

PEP-Matemáticas, Facultad de Estudios Generales, Universidad King Fahd de Petróleo y Minerales, Dhahran, Arabia Saudita

Muhammad Amer Qureshi

Centro de Investigación Interdisciplinario para Almacenamiento de Hidrógeno y Energía, Universidad King Fahd de Petróleo y Minerales, Dhahran, Arabia Saudita

Muhammad Amer Qureshi

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

MAQ formuló el problema. MAQ resolvió el problema. MAQ computado y examinado los resultados.

Correspondencia a Muhammad Amer Qureshi.

El autor no declara intereses contrapuestos.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso abierto Este artículo tiene una licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, el intercambio, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se otorgue el crédito correspondiente al autor o autores originales y a la fuente. proporcionar un enlace a la licencia Creative Commons e indicar si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la regulación legal o excede el uso permitido, deberá obtener el permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Qureshi, MA Análisis de irreversibilidad de nanofluidos híbridos electromagnéticos para el modelo de flujo de calor de Cattaneo-Christov utilizando el enfoque de elementos finitos. Informe científico 13, 4288 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-31445-7

Descargar cita

Recibido: 08 noviembre 2022

Aceptado: 11 de marzo de 2023

Publicado: 15 de marzo de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-31445-7

Cualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, un enlace para compartir no está disponible actualmente para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenido Springer Nature SharedIt

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y Pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.