Optimum waste heat recovery from diesel engines: Thermo-economic assessment of nanofluid-based systems using a robust evolutionary approach
Notice bibliographique
Résumé
Nearly 30% of the input energy to a diesel engine is wasted through the exhaust gas; thus, considerable attention has been directed toward developing efficient heat recovery systems for these engines. Given the demonstrated ability of nanofluids to boost the heat transfer rate of heat exchangers, these heat transfer fluids merit consideration for use in diesel exhaust heat recovery systems. In this study, the effects of employing nanofluids on the optimum design of these systems are investigated. An existing heat diesel engine exhaust heat recovery system is modeled to work with Al 2 O 3 /water and a modified imperialist competitive algorithm is employed for the optimization. Seven variables consisting of five heat exchanger geometric characteristics together with nanoparticle volume fraction and coolant mass flow rate are considered as design variables. The heat exchanger cost and charging rate of the storage tank are optimization objectives, while the greenhouse gas savings of the heat recovery system are assessed for measuring the environmental impact of the energy recovery. The results indicate that the proposed approach can overcome the challenge of finding the near-optimal design of this complex system and using nanofluids enhances the performance of the heat recovery heat exchanger.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».