MHD नैनोफ्लूइड्स में ऊष्मा संचरण प्रदर्शन का संख्यात्मक अनुकरण, कोशिकीय मेटल में CPU शीतलन दक्षता को बढ़ाने के लिए

इस अध्ययन का मुख्य लक्ष्य नैनोफ्लूइड्स का उपयोग करके CPU शीतलन दक्षता को बढ़ाना है, और इस अध्ययन की नवीनता यह है कि यह MHD नैनोफ्लूइड्स के ऊष्मा संचरण और संवेग प्रवाह की जांच करता है जो कोशिकीय धातु संरचनाओं और फोम गर्मी सिंक/स्रोत के माध्यम से CPU शीतलन दक्षता को बेहतर बनाता है। प्रवाह मॉडल के लिए प्रशासित समीकरणों को शूटिंग तकनीकों के माध्यम से MATLAB पैकेज के साथ BVP4C का उपयोग करके हल किया गया है। विभिन्न पैरामीटर के वेग, तापमान क्षेत्रों, HT और ड्रैग बल पर प्रभावों पर ग्राफिकल अनुकरण के माध्यम से चर्चा की गई है। परिणाम बताते हैं कि जैसे-जैसे Reynolds और Darcy संख्या बढ़ती है, तरल प्रवाह की वेग में अद्वितीय परिवर्तन होते हैं। उच्च Reynolds और Darcy संख्याएँ ठंडी तापमान का परिणाम देती हैं, जबकि उच्च ऊष्मा उत्पादन गर्म तापमान की ओर ले जाता है। Prandtl संख्या को बढ़ाना Cu नैनोकणों के साथ HT में 52% सुधार करता है, जबकि उच्च ऊष्मा उत्पादन मान Cu नैनोकणों के साथ Al2O3 नैनोकणों की तुलना में 6.43% अधिक प्रभावी ढंग से HT को कम करता है। Hartmann संख्या को बढ़ाना ड्रैग बल को बढ़ाएगा, लेकिन Darcy संख्या इसका विरोध करती है। Hartmann संख्या में वृद्धि Al2O3-H2O नैनोफ्लूइड्स के लिए HT में 30.16% और Cu-H2O नैनोफ्लूइड्स के लिए 47.81% की कमी लाती है। इन निष्कर्षों का योगदान उन्नत कंप्यूटिंग उपकरणों के विकास में होता है, जो विभिन्न अनुप्रयोगों में अधिक सक्षम और विश्वसनीय इलेक्ट्रॉनिक सिस्टम के लिए रास्ता प्रशस्त करता है।