Computational fluid dynamic evaluation of heat transfer enhancement in microchannel solar collectors sustained by alumina nanofluid
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanofluids have produced a wide range of researches for various cooling/heating purposes, owing to the enhanced thermophysical properties they bring by suspending nanoparticles in the base fluid. This work proposes a detailed computational fluid dynamic (CFD) study of heat transfer enhancement in microchannel solar collectors coupled with nanofluid. The accuracy of the numerical model is ensured through a reliable finite element analysis considering the complexity of the three‐dimensional structure of microchannel solar collector. The thermophoretic motion induced by the suspension of Al 2 O 3 nanoparticles was also evaluated to further understand the thermal enhancement observed in forced convection regimes. The accuracy of the model was first validated with respect to propylene glycol/water fluid, and then applied to evaluate the performance for Al 2 O 3 /water nanofluid. A detailed comparison of the performance of the two fluids with an assessment of the temperature and velocity profiles, was adopted to evaluate the thermal efficacy of adding nanofluids. A further investigation of the effect of solar collector inclination angles (0, π /6, π /4, and π /3 ) at the optimal volumetric concentration of the nanofluid was also done to determine the impact of the system geometry on the efficacy of the heat removal. It was established that the optimal heat removal is achieved at 2% nanoparticle concentration. Finally, it was also detected that increasing the inclination angle of the solar collector (from 0 to π /3) obstructed the heat removal efficiency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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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 découle