Performance Evaluation of Nanocoolants for Automotive Cooling Application
Notice bibliographique
Résumé
As compared to base fluid, nanofluids exhibit a significant higher thermal property. It has been seen in the recent work that the heat exchange between the nanofluid and the heat source is greater than the traditional fluids and there is also a significant enhancement of the thermal conductivity. The use of nanofluid in the automobile radiator improves the heat transfer rate and eventually results in overall reduction in the size of the radiator. In this study, heat transfer coefficient of the nanofluid is inspected experimentally as an automobile radiator coolant. The nanoparticle with the size <100 nm is selected. The experiments were conducted on titanium dioxide (TiO2) with deionised water as a base fluid. The thermos-physical properties such as specific heat capacity, thermal conductivity and viscosity of the nanofluid were measured experimentally. The samples of the nanofluid were prepared with weight concentration of TiO2 varied from 0.1%–0.25%wt using two-step method. The good stability is obtained by the Magnetic stirring and Sonication process with the sodium dodecyl sulphate (SDS) surfactant. Transient hot wire method is used for the measurement of the thermal conductivity of the nanofluid. The Zeta Potential test is used to determine the stability of the nanofluid. The experiments were conducted on various temperature ranges (50–90°C) to know the effect of coolant. The results were found that thermal conductivity of the samples was increased by 10% to 15 % for the different concentration (0.1%–0.25%wt) as compared to the conventional fluid like deionised water. The rate of flow of nanofluid was 2–3 litres/min. The nanoparticle and the surfactant were used in the equal ratio (1:1).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 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 ».