This study addresses the critical need to enhance mixing quality and cost efficiency in electroosmotic micromixers, crucial for various applications, such as chemical synthesis, medical diagnostics, and biotechnology, utilizing the precision of microfluidic devices. The intricate dynamics of time-dependent electroosmotic vortices induced by microelectrodes are investigated, exploring the nonlinear physics principles driving mixing enhancement. Specifically, an examination is made of how nonlinear phenomena, such as convective flow instabilities, chaotic advection, and nonlinear interactions between fluid flow and channel geometry, contribute to observed improvements in mixing performance. Through comprehensive numerical simulations employing finite element-based solvers, the impact of relevant parameters, such as voltage amplitude (V0), frequency (f), Reynolds number (Re), and Debye parameter (k), on mixing performance is systematically analyzed. Findings reveal that optimizing these parameters, coupled with the strategic design of micromixers featuring offset inlets and outlets, leads to a remarkable mixing quality of 98.44%. Furthermore, a methodology is proposed for selecting the optimal micromixer configuration (MM1), balancing mixing quality, and cost efficiency. This study advances the understanding of electroosmotic micromixers and provides practical guidelines for optimizing microfluidic device performance in diverse applications.

Efficient thermal energy storage (TES) is crucial for integrating intermittent renewable energy sources and managing fluctuations in energy supply and demand. Among TES methods, latent heat TES (LHTES) using phase change materials (PCMs) is highly promising due to its high energy storage density and nearly isothermal operation during phase transitions. However, the inherently low thermal conductivity of PCMs hinders heat transfer rates, negatively impacting charging and discharging performance. This study investigates novel wavy channel geometries for the PCM container in a triplex-tube LHTES unit to enhance heat transfer and improve solidification rates during the discharge process. A comprehensive computational model based on the enthalpy-porosity method is developed to simulate the PCM (paraffin wax RT35) solidification inside wavy channels with sinusoidal, zigzag, and step-function profiles. The effects of channel geometry, heat transfer fluid (HTF) velocity, and inlet temperature on solidification rate and heat recovery are systematically evaluated. Results demonstrate that the step-function geometry significantly accelerates solidification compared to straight channels, reducing discharge time by 65.1 % and increasing heat recovery rate by 147.9 %. Decreasing waviness width from 15 mm to 5 mm further reduces solidification time by 70.1 %, while increasing waviness height from 5 mm to 15 mm leads to a 74.4 % reduction. Moreover, increasing HTF flow from Re = 250 to 1000 enhances heat recovery by 92.3 %, and lowering inlet temperature from 20 °C to 10 °C improves it by 76.9 %. The findings provide valuable insights for designing efficient LHTES units with wavy channel geometries for renewable energy integration and thermal management applications.

Purpose This study aims to investigate the thermal performance enhancements of phase change materials (PCMs) through the integration of extended fins and CuO nanoparticles under the impact of solar irradiation. The research focuses on improving the melting behavior and thermal efficiency of PCM-based energy storage systems to facilitate the design of more efficient energy storage solutions. Design/methodology/approach The analysis is conducted on a top-heated rectangular thermal system filled with pure PCM and nanoparticle-enhanced PCM (NePCM) mixed with 0.01% Wt. CuO nanoparticles, with varying fin configurations considering PCM volume and surface area of fins constraint. The shape of the fin is modified from single to multiple numbers, maintaining the same surface area. The analysis is carried out both experimentally and numerically for the without fin case, and the study is extended numerically (utilizing the finite volume method) considering different sizes and positions of the fins. The study evaluates the impact of nanoparticle inclusion, fin geometry variations and the thermal performance of three different types of PCM (lauric acid, RT-35HC and P-58). Numerical results are validated against the in-house experimental results. Findings The study successfully validates the numerical simulations with experimental data, enhancing the credibility of the findings for real-world applications. The addition of 0.01% Wt. CuO nanoparticles to PCM resulted in a 16.36% enhancement in energy storage, as observed experimentally, whereas the numerical simulation showed an 8.55% increase. The inclusion of CuO nanoparticles accelerated the melting process across all fin configurations, with a notable enhancement parameter of 16.51% for the single fin arrangement. The introduction of a single fin structure increased the energy storage rate, but further additions of fins led to diminishing returns, with a maximum energy storage rate of 35.19 J/min achieved with CuO-enhanced PCM in the presence of single fin. The study also highlights RT-35HC as the most effective PCM, offering the highest energy storage and fastest melting speed, making it ideal for rapid thermal response applications. Research limitations/implications Future research could explore different types and concentrations of nanoparticles as well as a broader range of fin geometries and materials to further enhance the performance of PCM-based energy storage systems. Long-term experimental validation under real-world conditions would also enhance the applicability and reliability of the findings. Originality/value This study provides valuable insights into optimizing thermal energy storage systems by combining nanoparticle enhancement and fin geometry optimization. The results offer practical guidance for improving the efficiency and effectiveness of PCM-based energy storage units in various applications.

Background: Fibromyalgia (FM) is a chronic disorder characterized by widespread pain associated with fatigue, stiffness, sleep disturbance, cognitive dysfunction, anxiety, and depression. The role of Vitamin D in the pathophysiology of FM is poorly known. Studies available to establish the association between Vitamin D and FM have inconsistent results. Some of the studies reported a positive association and others found no relation. It is not clear whether the pain is due to and/or associated with low levels of Vitamin D. Aims and Objectives: The objective of the current study is to estimate Vitamin D levels in FM patients and to find the association between Vitamin D levels and severity of FM. Materials and Methods: In this cross-sectional study, seventy patients who fulfilled the inclusion (American College of Rheumatology 2016 criteria) and exclusion criteria as has been considered for the study were enrolled and their serum 25 hydroxy-vitamin D level has been measured by enzyme-linked immunosorbent assay reader. Pre-designed questionnaires were prepared to measure FM severity. Pain intensity was measured by the Visual Analog Scale (VAS). Results: A total of 70 patients who were diagnosed with FM were included in our study. The majority of them (80%) were female and the rest (20%) were male. The mean age is 48.2±9.2 years. Their mean body mass index (BMI) is 23.7±3.82. The mean Vitamin D serum level was 22.4±9.2 ng/dL. Vitamin D deficiency (VDD) was defined as patients with a serum level of 20 ng/mL and below. In our study, 62.8% (44) of the study population had VDD. According to VAS (0–10) pain scale, 15 (21.4%) subjects suffered from moderate pain and 55 (78.6%) subjects suffered from severe pain. The severity of FM was measured by the Fibromyalgia Severity Scale (FSS). The mean score of FSS was 22.7. To find the association between VDD and severity of FM, several covariates were identified and a multivariable logistic regression was done. Conclusion: VDD increases with an increase in age, BMI, VAS, and FSS, all of which are predicators of FM syndrome.