Heat‐transfer and hydrodynamic performance investigation of graphene‐titanium dioxide composite nanofluid in micro‐heat exchangers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanofluids have made a breakthrough contribution toward maximizing the efficiency of heat exchangers. Consequently, graphene nanofluids have attracted significant attention, as they yield the best heat‐transfer enhancement among all nanofluids; however, graphene is highly expensive, and further studies on hybrid graphene nanofluids are required to optimize costs. Research has been performed on the performance of pure graphene nanofluids, though little has been conducted on hybrid graphene nanofluids. Therefore, we investigated the hydrodynamic and convective heat‐transfer performance of graphene‐titanium dioxide composite (GTNC) nanofluid in a micro‐heat exchanger, and compared the results with the performance of pure graphene and pure titanium dioxide nanofluids under similar conditions. Herein, we report the synthesis of GTNC using our novel green micro‐synthesis technique and the preparation of graphene, titanium dioxide, and GTNC nanofluids using a two‐step method at three concentrations (0.02~0.08 wt%) using a surfactant. Furthermore, the stability and thermo‐physical properties of nanofluids were investigated, and nanofluids were studied for their effect on the performance of a counter‐current laminar flow micro‐heat exchanger at different flow rates (Re = 750‐1460). Findings show that thermal conductivity enhancement of GTNC nanofluid and pure graphene nanofluid at the highest mass fraction (0.08%) was 25.8% and 31.6%, respectively, while the maximum enhancement of convective heat‐transfer coefficient was 64.6% and 87%, respectively. These results indicate that hybrid GTNC nanofluid showed proximate thermal performance and stability level to graphene nanofluid with 50% less graphene content, which improves the economics of the process.
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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) | 0,000 | 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 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 ».