Experimental Study of a Wind-Powered Heat Generator with Nanofluids Agitation
Notice bibliographique
Résumé
Modern wind turbines are generally used for generation of electricity, however the final form of energy required by user in many cases is thermal energy. Although conversion of electrical energy to thermal energy is a high efficiency process but the efficiency of electricity generation from wind turbines is usually low. We proposed a novel direct wind thermal energy conversion (WinTEC) device that converts the kinetic energy from wind directly into thermal energy through the process of viscous dissipation which is achieved through agitation of a working fluid in a container. Water based Aluminum oxide nanofluid is used as working fluid because of its superior thermal fluid properties. This WinTEC device uses an optimized flat blade turbine (FBT) with a baffled design. We use four standard baffles each 10% the diameter of the cylindrical container for maximum power dissipation. An electric motor is used to provide the mechanical input and a torque sensor and tachometer are used to measure the efficiency of the heat generator in converting this mechanical energy into thermal energy. Experiments are conducted at different rotational speeds and for different working fluids: distilled water and nanofluid. Our results indicate that the rate of temperature rise increases for higher rotational speed and greater nanoparticle concentration. The device will be scalable to fit the size and need of a house or a commercial building. This innovative renewable energy technology would have a beneficial impact on the economic prosperity, environmental sustainability, and social well-being in many regions of the world, particularly, in remote cold regions with rich wind energy resources.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».