HEAT TRANSFER, ENERGY, AND EXERGY EFFICIENCY ENHANCEMENT OF NANODIAMOND/WATER NANOFLUIDS CIRCULATE IN A FLAT PLATE SOLAR COLLECTOR
Notice bibliographique
Résumé
The thermodynamic relations of exergy efficiency, exergy destruction, thermal and friction entropy generation, Bejan number, and collector efficiency was evaluated experimentally by considering water-based nanodiamond (ND) nanofluids circulating in a flat plate collector (FPC) at different particle loadings (φ = 0.2% to φ = 1.0%) and Reynolds number (5000-13,000). Additionally, heat transfer, pumping power, and friction factor was also evaluated. Thermophysical properties were measured experimentally and developed regression correlation models to obtain the thermal conductivity, viscosity, specific heat, and density of nanofluids. Experiments indicate that the collector thermal efficiency for water is 53%; however, it is increased to 74% for 1.0% volume concentration of ND/water nanofluid in the FPC. The exergy efficiency is increased to 7.21%; exergy destruction and thermal entropy generation is decreased to 5.14% and 5.81%, and the frictional entropy generation is increased to 23% at 1.0% particle loading and Reynolds number of 10,098.1, against the water data. The Nusselt number is enhanced to 32.31% at 1.0% vol. concentration of nanofluid at Reynolds number of 10,098.1, with friction factor penalty of 26.77% compared to water. Furthermore, collector cost, energy, and environmental analyses are also performed for water and ND/water nanofluids. Relevant regression equations are proposed to evaluate the Nusselt number and friction factor.
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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 ».