Surface modification of carbon nanotubes with copper oxide nanoparticles for heat transfer enhancement of nanofluids
Notice bibliographique
Résumé
Over the last few years, nanoparticles have been used as thermal enhancement agents in many heat transfer based fluids to improve the thermal conductivity of the fluids. Recently, many experiments have been carried out to prepare different types of nanofluids (NFs) showing a tremendous increase in thermal conductivity of the base fluids with the addition of a small amount of nanoparticles. However, little experimental work has been proposed to calculate the flow behaviour and heat transfer of nanofluids and the exact mechanism for the increase in effective thermal conductivity in heat exchangers. This study mainly focuses on the development of nanomaterial composites by incorporating copper oxide nanoparticles (CuO) onto the surfaces of carbon nanotubes (CNTs). The CNT-CuO nanocomposite was used to prepare water-based heat transfer NFs. The morphological surfaces and loading contents of the CNT-CuO nanocomposite were characterized using field emission scanning electron microscopy (FE-SEM), transmission electron microscopy (TEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and thermogravimetric analysis (TGA) while the physical and thermal properties of the water-based nanofluids were characterized using differential scanning calorimetry (DSC), the Mathis TCi system and a viscosity meter for measuring the heat capacity, thermal conductivity and viscosity of the synthesized NFs, respectively. The heat transfer and the pressure drop studies of the NFs were conducted by a horizontal steel tube counter-flow heat exchanger under turbulent flow conditions. The experimental results showed that the developed NFs with different concentrations of modified CNTs (0.01, 0.05 and 0.1 wt%) have yielded a significant increase in specific heat capacity (102% higher than pure water) and thermal conductivity (26% higher than pure water) even at low concentration. The results also revealed that the heat rate of the NF was higher than that of the base liquid (water) and increased with increasing the concentration of nanoparticles. Furthermore, no significant effect of the nanoparticles on the pressure drop of the system was observed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».