Physiochemical studies of functionalized MWCNT/transformer oil nanofluid utilized in a double pipe heat exchanger
Notice bibliographique
Résumé
The transformer-oil based nanofluid suspensions were prepared by adding 0.05 to 0.80 wt% multi-wall carbon nanotubes (MWCNTs) functionalized with a –COOH group. Sodium dodecyl sulfate (SDS) was used to stabilize the suspensions. The resulting material was used as a coolant in a double pipe heat exchanger operated under co- and counter-current flow conditions. The nanofluid thermo–physical features such as the thermal conductivity, viscosity, and density were determined at various temperatures and mass fractions. Then, pertinent semi-empirical relations were developed. To verify any MWCNT and SDS interactions with the material, the Fourier-transform infrared analysis was performed. Moreover, the stability of the nanofluid suspension was understudied through the UV–vis and thermogravimetric analysis techniques. In addition, the maximum heat transfer coefficient improvement was determined to be 86.7% at a MWCNT mass fraction of 0.8 wt%. Meanwhile, average increments of the overall heat transfer coefficient and thermal conductivity of the prepared nanofluid were revealed about 37.2% and 138%, respectively in comparison with that of the base fluid. Furthermore, the optimum thermal conductivity of 0.388 W/m.K was obtained at 45 °C and 0.8 wt% of the MWCNT. Ultimately, a sensitivity analysis emphasized that, the understudied system’s behaviors were within an accuracy limit of ± 97%.
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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) | 0,001 | 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.
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 ».