Reología del nanofluido hiperbólico tangente electromagnetohidrodinámico sobre una superficie de riga que se estira con efecto dufour y energía de activación

Scientific Reports volumen 12, número de artículo: 14602 (2022) Citar este artículo

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El presente modelo aborda las consecuencias de Dufour, la energía de activación y la generación de calor en el flujo electromagnetohidrodinámico de un nanofluido tangente hiperbólico a través de una lámina que se estira. Esto ofrece una amplia importancia en varios campos de la ingeniería. Con suficientes variables de similitud, las ecuaciones reguladoras de las PDE se transforman en EDO no lineales. La salida numérica de las ecuaciones diferenciales ordinarias producidas se realiza con MATLAB bvp4c. La influencia de características crecientes sobre la temperatura, la velocidad, los patrones de concentración, el coeficiente de fuerza de arrastre, el número de Sherwood y el número de Nusselt se representa gráfica y numéricamente. Por lo tanto, las conclusiones resultantes se confirman mediante el contraste con resultados anteriores. Curiosamente, la energía de activación retarda la distribución de concentración hiperbólica tangencial del nanofluido y el aumento de temperatura del flujo de nanofluido tangencial hiperbólico se puede atribuir a un aumento en el efecto Dufour. Sin embargo, la variable electromagnetohidrodinámica aumenta la distribución de velocidad, lo que influye en el índice de la ley de potencia. En conclusión, la tasa de transferencia de calor se inhibe cuando se mejoran el parámetro de termoforesis, la fuente de calor y el número de Weissenberg.

La transmisión de calor en las investigaciones de fluidos no newtonianos es significativa, ya que las características de un fluido con nanopartículas dispersas no pueden caracterizarse adecuadamente mediante la concepción de fluido newtoniano. El estudio de materiales no newtonianos es relevante para una amplia variedad de campos. Materiales de este tipo han encontrado amplias aplicaciones en campos tan diversos como la ingeniería de yacimientos de petróleo, la biotecnología, la geofísica, las industrias nuclear y química, y muchos más. lodos, salsa de tomate, aint, pulpa de papel, soluciones de polímeros, suciedad, son solo algunos ejemplos de líquidos no newtonianos. Teniendo en cuenta la magnitud del progreso científico e industrial, los investigadores están deseosos de analizar el enfoque fisicoquímico. Las propiedades del flujo de transmisión de calor de los fluidos reológicos, en este caso, son fundamentales en los sectores de la ciencia de los alimentos, la extracción de combustibles fósiles, la física aplicada, la medicina y la disolución de polímeros. Los fluidos hiperbólicos tangentes son fluidos no newtonianos con características de adelgazamiento por cizallamiento. De manera similar, una estructura fluida pseudoplástica con cuatro características también puede describir procesos de adelgazamiento por cizallamiento; este tipo se llama fluido tangente hiperbólico. Para comprender mejor el comportamiento de estos materiales, en la literatura científica se han construido varios modelos de líquidos no newtonianos. Aquí hay un ejemplo: dado que su viscosidad disminuye al aumentar la velocidad de corte, el líquido hiperbólico tangente se puede usar como modelo para estudiar las propiedades de adelgazamiento por corte. En un medio poroso, Reddy et al.1 exploraron el transporte peristáltico de un fluido tangente hiperbólico. Hayat et al.2 investigaron el flujo hidromagnético de un nanofluido hiperbólico tangencial formado por una superficie impermeable considerando la movilidad browniana y las características de termoforesis. Utilizando el MATLAB bvp4c incorporado, Hussain et al.3 abordaron el flujo inestable de MHD, incluidas nanopartículas y microorganismos móviles, utilizando una cuña porosa estirable que tiene un segundo deslizamiento y un umbral de Nield. Hayat et al.4 abordaron el flujo de fluido tangente hiperbólico incorporando números de Soret-Dufour. Sabu et al.5 revelaron la importancia de la forma de las nanopartículas y las limitaciones de deslizamiento termohidrodinámico en los flujos de nanolíquidos de alúmina-agua MHD sobre un disco calentado giratorio: el enfoque de control pasivo. Mahdy y Chamkha6 investigaron las consecuencias termofísicas de una delineación de MHD dependiente del tiempo en un medio permeable de nanofluido hiperbólico tangencial considerando extender la cuña utilizando una técnica numérica. Shafiq et al.7 investigaron las tasas de transporte de masa y calor en microorganismos que contienen nanofluidos tangentes hiperbólicos con MHD y una restricción de flujo de masa cero. Naseer et al.8 estudiaron la capa límite de fluido tangente hiperbólica en un cilindro longitudinal estirable. Dawar et al.9 estudiaron un nuevo modelo de flujo de nanofluidos convectivo no homogéneo MHD para simular una capa delgada giratoria inclinada de óxido de hierro a base de alginato de sodio expuesta a la energía solar incidente. Nadeem et al.10 investigaron el comportamiento de un líquido tangente microhiperbólico en un tubo curvo.

En general, los flujos de la capa límite afectados por MHD desempeñan un papel fundamental en los procedimientos técnicos y de fabricación, incluida la construcción de turbinas, medidores de flujo y reactores nucleares de MHD. Los campos magnéticos externos se utilizan ampliamente para controlar flujos de fluidos de alta conductividad, como la fusión de semiconductores o metales líquidos, lo que se conoce como flujo MHD convencional. Este método no es eficaz para fluidos con baja conductividad eléctrica, como el agua de mar. Una superficie de Riga genera fuerza de Lorentz. Riga se refiere a una superficie de placa que contiene imanes y electrodos colocados entre sí. Esta placa es única porque induce energía electromagnética suficiente para generar fuerzas de Lorentz a lo largo de la superficie, restringiendo así el flujo de fluido ligeramente conductor. La placa se construyó originalmente a partir de una serie de imanes obligatorios y espaciados distribuidos en una configuración a lo ancho. Puede utilizarse para evitar el desgarro de la capa límite causado por la radiación. En este sentido, se han examinado las propiedades físicas del flujo laminar inducido por la placa de Riga. Gailitis y Lielausis11 aprovecharon la placa de Riga para regular el movimiento de los fluidos. Abdal et al.12 informaron sobre la relevancia de los cambios químicos que involucran la activación de energía que impulsa el flujo de cuña de Riga del nanofluido hiperbólico tangente en presencia de una fuente de calor. Descubrieron que a medida que el número de Hartmann modificado aumenta del 13,3 al 21,93%, la fuerza de arrastre aumenta significativamente. Shafiq et al.13 examinaron la capa de nanoestructuras calentadas incorporando un actuador electromagnético en una superficie de Riga. Farooq et al.14 presentaron el flujo del punto de estancamiento a través de una placa de Riga que exhibe interacciones químicas. Wakif et al.15 abordaron el comportamiento del flujo advectivo EMHD de una corriente eléctrica que genera un fluido a través de una superficie electromagnética vertical. Hayat et al.16 investigaron el efecto de espesores variables en una placa electromagnética estirada. Ahmad et al.17 investigaron la dinámica del flujo convectivo de nanofluidos sobre una superficie de Riga fuertemente succionada. Shaw et al.18 examinaron una superficie de Riga extendida de efectos variables. Utilizando un método numérico, Rafique et al.19 examinaron el flujo de estratificación de nanofluidos micropolares a través de la placa de Riga. Nadeem et al.20 estudiaron una placa de Riga que se extendía exponencialmente para el dominio de nanofluidos. Mahdy y Hoshoudy21 investigaron el flujo de nanofluidos hiperbólicos tangenciales EMHD dependientes del tiempo a través de una superficie calentada de Riga mediante un proceso químico. Fatunmbi et al.22 investigaron la irreversibilidad del flujo de nanolíquidos no newtonianos de Eyring-Powell a través de una placa de Riga. Alotaibi y Rafique23 exploraron el papel de la microrotación en nanofluidos en una superficie de Riga. Hayat et al.24 abordaron el flujo rotacional de nanofluidos a través de una placa de Riga. Asogwa et al.25 dilucidaron la importancia del aumento de energía utilizando fluido de Casson sobre una placa de Riga inclinada. Ahmad et al.26 ejecutaron un análisis numérico del flujo de nanofluidos a través de una placa de Riga. Recientemente, Asogwa et al.27 analizaron las características de las nanopartículas de alúmina y cúprico sobre una superficie rápida de Riga con dispersión térmica. Otra literatura relevante sobre Riga Plate se cita en 28,29,30.

La investigación de los flujos de masa y energía implica que el flujo sea inducido por el contraste de densidades producido por las variaciones de concentración y temperatura y la estructura de la sustancia. El impacto de Dufour se utiliza a menudo para referirse al gradiente térmico generado por el diferencial de soluto. El efecto Dufour rige las mezclas de hidrocarburos con masas moleculares menores e intermedias. Al igual que la ingeniería petroquímica y la investigación sismológica, este proceso tiene numerosas aplicaciones asociadas. Los investigadores demostraron una gran conciencia en estas dos áreas y, como respuesta, participaron en varias investigaciones. Por ejemplo, Rasool et al.31 investigaron el papel de la difusión térmica y las implicaciones del efecto Dufour en la circulación Darcy-Forchheimer de nanopartículas en un estado estable inmiscible. Demostraron que el resultado del efecto Dufour mejora el transporte de calor en presencia de una reacción binaria. Goud y Reddy32 exploraron el papel de la difusión térmica y el número de Dufour en el flujo dependiente del tiempo de MHD a través de un canal vertical rápidamente inclinado calentado usando Galerkin FEM. Descubrieron que a medida que aumentan los valores de Dufour, la fricción disminuye. Asimismo, empleando el método de elementos finitos de Galerkin. Kumar et al.33 exploraron la convección libre de MHD inestable combinando la difusión térmica y los fenómenos de impacto de Dufour sobre una superficie fija verticalmente. Abdelraheem y El-Sapa34 abordaron la convección de nanofluidos MHD a través de una cavidad cuadrada. Incorporaron doble rotación entre un disco giratorio externo y una forma cuadrada interior con difusión térmica y fenómenos de Dufour. Asogwa et al.35 exploraron la distribución térmica y los efectos de Duffour en el fluido Casson no newtoniano en un medio permeable con absorción de calor. Utilizando el enfoque de perturbación, Uwanta et al.36 investigaron el impacto magnetohidrodinámico a través de un canal plano incorporando los efectos Dufour y Soret. Algunos resultados interesantes se presentan en 37,38,39.

Estimulada por la literatura antes mencionada, la investigación existente examina patrones de nanofluido tangente hiperbólico a través de una superficie radiante de estiramiento de Riga con efecto Dufour, generación de calor y energía de activación. Aquí se realiza una transformación matemática exhaustiva, seguida de cálculos utilizando el procedimiento MATLAB bvp4c. La importancia de las variables desarrolladas en los dominios de velocidad, calor y concentración se ilustra y analiza gráficamente. Los hallazgos pueden encontrar aplicación en intercambiadores de calor de baja densidad y dispositivos de transmisión de temperatura.

Teniendo en cuenta el rendimiento térmico constante de la pared y la concentración con una velocidad \(u = ax\) a lo largo del área de la capa límite debido a un flujo de nanofluido hiperbólico tangencial cargado eléctricamente a través de una pared estirada de Riga, se formulan cambios de espesor y momento. Además, se aprovecha la función de energía de activación y generación de calor. La termoforesis y el movimiento browniano se utilizan para demostrar el comportamiento de los nanofluidos. El flujo de configuración sobre un modelo de bandeja de Riga se ve en la Fig. 1.

Modelo de placa.

Una superficie de Riga denota imanes y electrodos dispuestos de forma interdependiente a lo largo del eje x y perpendicular al eje y. Este campo electromagnético se puede caracterizar mediante el concepto de Grinberg como \(F = \frac{{\pi J_{0} m_{0} e^{{ - \frac{\pi }{l}y}} }}{8 }\). Además, el flujo de nanofluido hiperbólico tangente bidimensional EMHD a través de una pared estirable de Riga experimentó termodifusión, radiación térmica no lineal, generación de calor y energía de activación en este análisis de investigación.

Las ecuaciones gobernantes se modelan de la siguiente manera: Hayet et al.2, Waqas et al.5, Rasool et al.31

Las condiciones asociadas correspondientes son las siguientes:

La aproximación de Rosseland se incorpora como

Supongamos que las variaciones de temperatura son relativamente mínimas, de modo que \(T^{4}\) podría ampliarse en una expansión de Taylor alrededor de \(T_{\infty }\) y se omiten los términos elevados, el resultado es

Las ecuaciones (6 y 7) se convierten en

Las cantidades adimensionales se implementan:

Los componentes adimensionales de la ecuación. (9) se intercambian en las Ecs. (2), (3), (4) y (5) tomando en consideración la ecuación. (8) producir:

Las condiciones resultantes son las siguientes:

donde \(Nt = \,\frac{{\psi D_{T} \left( {T_{\omega } - T_{\infty } } \right)}}{{T_{\infty } v_{f} } }\), \(Nb = \,\frac{{\psi D_{B} \left( {C_{\omega } - C_{\infty } } \right)}}{{v_{f} }}\ ), \(E_{a} = \frac{{E_{1`} }}{{KT_{\infty } }}\), \(Du = \frac{{D_{m} k_{T} (C_ {\omega }^{{}} - C_{\infty }^{{}} )}}{{\nu_{f} C_{s} C_{p} (T_{\omega }^{{}} - T_{\infty }^{{}} )}}\,\), \(\,\,\,Q = \frac{{Q_{1} }}{{a\left( {\rho C_{p } } \right)_{f} }}\,\), \(Nosotros = \frac{{2^{{\tfrac{1}{2}}} a^{{\tfrac{3}{2} }} x}}{{\sqrt {v_{f} } }}\Gamma\), \(K_{1} = \frac{K}{a}\,\), \(\delta = \frac{ {T_{\omega }^{{}} - T_{\infty }^{{}} }}{{T_{\infty }^{{}} }}\,.\)

El coeficiente de fricción superficial, que es una propiedad esencial de la capa límite, viene dado por

\({C}_{f}=\frac{{\tau }_{w}}{\rho {u}_{w}^{2}}\), \({\tau }_{w} ={\left[\left(1-n\right)\frac{\partial u}{\partial y}+\frac{n\Gamma }{\sqrt{2}} {\left(\frac{\partial u}{\partial y}\right)}^{2}\right]}_{\zeta =0}\) y la forma adimensional se expresa como

El número de Nusselt se denota por \(N{u}_{x}=\frac{x{q}_{w}}{k({T}_{w}-{T}_{\infty })} f \) o en el presente estudio, el flujo de calor local \({q}_{w}\) en la pared se define como \({q}_{w}=-{\left[k\left(1+\) frac{16{\sigma }^{*}{T}_{\infty }}{3k{k}^{*}}\right)\frac{\partial T}{\partial y}\right]}_ {\zeta =0}\).

El número local de Nusselt en forma adimensional viene dado por

El número de Sherwood se define como \(Sh=\frac{x{j}_{w}}{{D}_{B}}.\) Para este estudio, el flujo de masa local \({j}_{w }\) está dado por \({j}_{w}=-{D}_{w}{\left(\frac{\partial C}{\partial y}\right)}_{\zeta =0 }\) además, la forma adimensional viene dada por \(\frac{Sh}{{\sqrt {{\text{Re}}_{x} } }} = - C^{\prime}(0)\).

Donde el número de Reynolds local es \({\text{Re}}_{x} = \frac{{ax^{2} }}{{v_{f} }}.\)

Las ecuaciones diferenciales reducidas. (10)–(13) se resuelven numéricamente junto con las condiciones de contorno de Neumann utilizando el enfoque bvp4c para varios valores de parámetros.

Utilizando el solucionador bvp4c de Matlab, que adopta una estrategia de diferencias finitas. Antes de poder utilizar MATLAB bvp4c, las Ecs. (10)–(13) debe transformarse en un sistema de ecuaciones de primer orden. La forma sistemática de solución sigue la figura 2.

Solución de diagrama de flujo.

Simplemente sea \(\xi ={\left[f \; {f}{^{\prime}} \; {f}{^{\prime\prime} } \; \Theta \; \Theta ^{\prime } \; C \; C{^{\prime}} \right]}^{T}.\) que da

Paso 1 Ahora tenemos un sistema de ecuaciones de primer orden:

Paso 2 La solución numérica se realiza utilizando el solucionador bvp4c MATLAB incorporado, condiciones de contorno y un valor finito apropiado para la condición de contorno de largo alcance. El significado de los valores límite como \(\eta \to \infty\) dice \(\eta \to 10\).

Paso 3 Los criterios iniciales que se aplican son los siguientes:

El factor de escala está marcado con = 0,01 y los requisitos de convergencia se especifican hasta el quinto decimal.

Cuando se utiliza Matlab bvp4c, solo se requieren tres elementos para resolver el bvp.

Una función EDO para evaluar ecuaciones diferenciales ordinarias.

Una función llamada BC (condiciones de contorno) calcula el residual de la condición de contorno.

Una estructura solitaria que contiene tanto una estimación de malla como una solución de malla. En Matlab, las ODE se tratan de manera similar a los solucionadores de IVP.

La solución numérica del conjunto de EDO generadas a partir de las ecuaciones de momento, energía y concentración. (10) – (13) y sometido a las condiciones de contorno se logró con la ayuda de la función bvp4c de un software MATLAB. La belleza de MATLAB bvp4c es que es numéricamente más estable y converge más rápidamente. Obtuvimos gráficos de velocidad, concentración y temperatura para varios valores de los parámetros de control. Los hallazgos se muestran gráficamente.

Los perfiles de velocidad, temperatura y concentración se muestran en las Figs. 3, 4 y 5 para demostrar el efecto controlable del número de Hartmann modificado (M). El número de Hartmann modificado \(\left(M\right)\) aumenta la distribución de velocidad y reduce la distribución de temperatura y concentración en los datos que se muestran en las figuras 3, 4 y 5. El aumento de las estimaciones de M aumenta la magnitud del campo eléctrico externo que se extiende más allá de la dimensión habitual, lo que resulta en la formación de una fuerza de Lorentz paralela a la pared. La distribución de velocidades avanza de forma lineal.

Carácter de \(M\) versus \({f}^{^{\prime}}\left(\zeta \right)\).

Carácter de \(M\) versus \(\Theta \left(\zeta \right)\).

Carácter de \(M\) versus \(C\left(\zeta \right)\).

Los impactos del factor físico emergente, es decir, las consecuencias del número de Weissenberg sobre la velocidad del fluido, la temperatura y las áreas de concentración, se muestran en las Figs. 6, 7 y 8. La figura ilustra la relación entre la velocidad del fluido, la temperatura del fluido y la concentración. Se considera que los perfiles de velocidad son funciones decrecientes de (Nosotros). El valor de Weissenberg expresa la proporción (ratio) del tiempo de relajación con respecto a la duración requerida para un determinado procedimiento. El aumento de (We) reduce el tiempo del proceso particular, lo que da como resultado una reducción tanto en el componente de velocidad como en el espesor de la capa límite. Al aumentar el valor de (We), se mejoran los perfiles de concentración y temperatura del fluido.

Carácter de \(Nosotros\) versus \(f{^{\prime}}\left(\zeta \right)\).

Carácter de \(Nosotros\) versus \(\Theta \left(\zeta \right)\).

Carácter de \(Nosotros\) versus \(C\left(\zeta \right)\).

Las Figuras 9, 10 y 11 ilustran las variaciones en los dominios de velocidad, temperatura y concentración generadas por el índice de ley de potencia n. El impacto del índice de la ley de potencia n en la distribución de la velocidad se ve en la Fig. 9. La velocidad adimensional disminuye a medida que aumenta el índice de la ley de potencia n. Los campos de temperatura y concentración se muestran en las Figs. 10 y 11 ya que varían en función de n. Un aumento en el coeficiente de la ley de potencia (n) conduce a un aumento en la viscosidad del fluido. Como consecuencia, la velocidad del fluido se reduce, mientras que la temperatura y los campos de concentración mejoran.

Carácter de \(n\) versus \(f{^{\prime}}\left(\zeta \right)\).

Carácter de \(n\) versus \(\Theta \left(\zeta \right)\).

Carácter de \(n\) versus \(\mathrm{C}\left(\zeta \right)\).

La Figura 12 muestra la función de Pr sobre la temperatura. El número de Prandtl (Pr) controla el patrón térmico en la figura. Las curvas de esta figura ilustran que un aumento de Pr se traduce en una caída del perfil energético. Esto se debe a que la conductividad térmica disminuye a medida que aumenta Pr. Físicamente, un valor alto de Pr indica una mala conductividad térmica, lo que disminuye la conducción y, en consecuencia, la capa límite térmica, lo que resulta en una caída en la temperatura del fluido.

Carácter de \(Pr\) versus \(\Theta \left(\zeta \right)\).

La Figura 13 muestra la función del parámetro de radiación (R) en el campo de temperatura. Se observa que cuando R crece, la distribución de temperatura mejora dramáticamente, ya que un aumento en el parámetro de radiación transmite calor adicional al fluido, lo que resulta en un aumento en la temperatura y el espesor estructural de la capa límite.

Carácter de \(R\) versus \(\Theta \left(\zeta \right)\).

El impacto de la disminución del parámetro S se ve en las Figs. 14, 15 y 16, mientras que las curvas térmica y de concentración presentan el efecto contrario. Las fuerzas internas dentro de la pared gruesa aumentan a medida que aumenta Nb, lo que resulta en una disminución de la capa límite de momento y de la velocidad del flujo. La velocidad de estiramiento disminuye a medida que aumenta el factor de espesor de la pared. Debido al hecho de que esto tiene que ver principalmente con el comportamiento asintótico de la distribución de velocidades, el aumento del factor de espesor de pared aumenta la velocidad del líquido de forma monótona.

Carácter de \(S\) versus \(f{^{\prime}}\left(\zeta \right)\).

Carácter de \(S\) versus \(\Theta \left(\zeta \right)\).

Carácter de \(S\) versus \(\mathrm{C}\left(\zeta \right)\).

La Figura 17 resalta la función del coeficiente de movimiento browniano Nb en la variación de temperatura. La distribución de temperatura más alta se obtiene cuando se mejora el coeficiente de movimiento browniano. En consecuencia, aumenta el espesor de la capa límite térmica. A medida que mejora el parámetro de movimiento browniano, aumenta el movimiento aleatorio de las partículas del fluido, lo que resulta en un aumento de la producción de calor. Como resultado, mejora la distribución de la temperatura. El perfil de concentración muestra el fenómeno inverso en la Fig. 18.

Carácter de \(Nb\) versus \(\Theta \left(\zeta \right)\).

Carácter de \(Nb\) versus \(\mathrm{C}\left(\zeta \right)\).

La Figura 19 ilustra el impacto del parámetro de termoforesis Nt en el gradiente de temperatura. Para valores mayores de Nt, tanto la temperatura como el ancho de la capa límite térmica exhiben un comportamiento dominante. La estrategia de la termoforesis es una técnica mediante la cual las partículas calentadas se extraen de una superficie caliente hacia un lugar más frío. Como resultado, mejora la temperatura del fluido.

Carácter de \(Nt\) versus \(\Theta \left(\zeta \right)\).

La Figura 20 muestra la tendencia del número de Schmidt (Sc) en las curvaturas de concentración. Examina la eficacia relativa de la transmisión de impulso y masa a través de la difusión dentro de las superficies límite hidrodinámicas (velocidad) y químicas (especies). El aumento del coeficiente de Schmidt reduce la difusividad de masa del fluido, asociada con perfiles de concentración reducidos.

Carácter de \(Sc\) versus \(\mathrm{C}\left(\zeta \right)\).

El efecto de la energía de activación \({E}_{a}\) sobre la concentración volumétrica se puede examinar en la Fig. 21. Se observa que al aumentar la energía de activación \({E}_{a}\) aumenta la concentración volumétrica. .

Carácter de \({E}_{a}\) versus \(\mathrm{C}\left(\zeta \right)\).

La Figura 22 ilustra la influencia de Dufour en el campo de temperatura. Se ha observado que aumentar el número Du da como resultado un aumento en el campo de temperatura.

Carácter de \({E}_{a}\) versus \(\mathrm{C}\left(\zeta \right)\).

La fluctuación de un factor de reacción química en un perfil de concentración se muestra en la Fig. 23. Demuestra que el perfil de concentración disminuye a medida que aumenta el valor de \({K}_{1}\).

Carácter de \({K}_{1}\) versus \(\mathrm{C}\left(\zeta \right)\).

Los valores de comparación \(- \Theta^{\prime } (0)\) se utilizan para validar los datos numéricos. La Tabla 1 compara 1,2,3. Como resultado de la excelente concordancia entre los resultados numéricos, podemos estar seguros de la confiabilidad de los resultados.

La intención de la Tabla 2 es evaluar el efecto de factores relevantes sobre el coeficiente de fricción de la piel. En particular, el valor positivo del número magnético modificado M, el índice de ley de potencia n y el número de Weissenberg disminuyen el coeficiente de arrastre superficial.

La Tabla 3 demuestra el efecto de diferentes variables sobre el número de Nusselt. La tasa de transferencia de calor disminuye cuando mejoran los valores del coeficiente de ley de potencia n, el coeficiente de termoforesis Nt, la fuente de calor (Q) y el número de Weissenberg (We). Sin embargo, el número de Nusselt crece a medida que aumenta el parámetro de radiación térmica (R).

La Tabla 4 muestra la influencia de varios factores sobre la tasa de transferencia de masa o el número de Sherwood. Se observa que existe una aclividad en cada uno de los índices de ley de potencia n, el número de Weissenberg. (Nosotros), energía de activación (\(E_{a}\)), la tasa de transferencia de calor disminuye. Por el contrario, para valores crecientes del término del exponente térmico (m), la constante de base térmica (\(\delta\)), la constante de reacción química (\(K_{1}\)) y el número de Schmidt, un aumento en el número de Sherwood es visto.

En este estudio científico, se estudia la simulación numérica de la transmisión EMHD de nanolíquido tangente hiperbólica no newtoniana a través de la superficie de una lámina estirada con efecto Dufour, generación de calor y energía de activación. Utilizando el software MATLAB bvp4c, la descripción general de los resultados es la siguiente:

La mejora del número de Hartmann modificado (M) en la distribución de velocidad tiene un efecto inverso simultáneo en el índice de ley de potencia (n), el número de Weissenberg (We) y el parámetro EMHD asociado (S).

El aumento de los valores del parámetro Du (Du), la termoforesis y los parámetros de movimiento browniano da como resultado un aumento de la distribución de temperatura.

El aumento de la energía de activación \({E}_{a}\) aumenta la concentración volumétrica.

Los valores crecientes del número magnético modificado M, el índice de ley de potencia (n) y el número de Weissenberg ralentizan el coeficiente de fricción.

La tasa de transferencia de calor disminuye cuando aumentan el parámetro de termoforesis (Nt), el índice de ley de potencia n, la fuente de calor (Q) y el número de Weissenberg (We).

Los datos numéricos utilizados para respaldar los hallazgos de este estudio se incluyen en el artículo.

Parámetro Hartmann modificado

Temperatura del fluido

número de Weissenberg

número de nusselt

Temperatura de la superficie

Energía de activación

Base de calor constante

efecto dufour

Índice de ley de potencia

Concentración superficial

Constante de reacción química

Término del exponente térmico

Parámetro de generación de calor

número de Schmidt

Ancho de imanes y electrodos.

Capacidad calorífica específica

movimiento browniano

Absorción media

Parámetro de termoforesis

Temperatura ambiente

número de sherwood

Susceptibilidad a la concentración

Coeficiente de difusividad de masa.

Magnetización de imanes (Tesla)

número de prandtl

Constante de Stefan Boltzmann

Asociado con imanes y electrodos.

Parámetro de radiación

Densidad

Flujo de calor radiativo

Concentración de fluido ambiental

Conductividad térmica

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Esta investigación se llevó a cabo en el marco del “Programa de gestión de reducción de puntos ciegos de polvo fino” y contó con el apoyo del Ministerio de Medio Ambiente como parte del “Instituto de Tecnología e Industria Ambiental de Corea (KEITI) (No. 2020003060010)”.

Estos autores contribuyeron igualmente: Kanayo Kenneth Asogwa y Nehad Ali Shah.

Departamento de Matemáticas, Universidad Marítima de Nigeria, Okerenkoko, Estado de Delta, Nigeria

Kanayo Kenneth Asogwa

Departamento de Matemáticas, Facultad de Ingeniería de la Universidad JNTUH Hyderabad, Kukatpally, Hyderabad, Telangana, 500085, India

B. Shankar Goud

Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad Sejong, Seúl, 05006, República de Corea

Nehad Ali Shah

Escuela de Ingeniería Mecánica, Universidad de Hanyang, 222 Wangsimni-ro, Seongdong-gu, Seúl, 04763, República de Corea

Se Jin Yook

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Conceptualización, KKA y NAS; metodología, BSG y software SJY, BSG; validación, KKA y NAS; análisis formal, BSG; investigación, SJY; recursos, curación de datos NAS, BSG; Redacción: preparación del borrador original, KKA y NAS; redacción: revisión y edición, todos los autores; visualización, BSG; supervisión, SJY; administración de proyectos, KKA, adquisición de fondos, SJY; KKA y NAS contribuyeron igualmente a este trabajo y son coautores. Todos los autores han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito.

Correspondencia a Se-Jin Yook.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Asogwa, KK, Goud, BS, Shah, NA et al. Reología del nanofluido hiperbólico tangente electromagnetohidrodinámico sobre una superficie de riga que se estira con efecto dufour y energía de activación. Representante científico 12, 14602 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-18998-9

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Recibido: 26 de abril de 2022

Aceptado: 23 de agosto de 2022

Publicado: 26 de agosto de 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-18998-9

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