Experimental Investigation of Heat Transfer with Various Aqueous Mono/Hybrid Nanofluids in a Multi-Channel Heat Exchanger
Notice bibliographique
Résumé
The use of nanofluids for heat transfer has been examined in recent years as a potential method for augmentation of heat transfer in different systems. Often, the use of nanoparticles in a working fluid does not disrupt the system in significant ways. As a result of this general improvement of a system’s heat transfer capabilities with relatively few detrimental factors, nanofluids and hybrid nanofluids have become an area of considerable research interest. One subcategory of this research area that has been under consideration is the concentration of each of the nanoparticles, leading to either successful augmentation or hindrance. The focus of the current experimental investigation was to examine the resulting impact on heat transfer performance as a result of each nanofluid implemented in an identical three-channel heat exchanger. This work examined the experimental impacts of 0.5 wt% titania (TiO2), 1 wt% titania, a mixture of 0.5 wt% titania and 0.5% silica, and a 0.5 wt% hybrid nanofluid of titania synthetically modified with copper-based nanostructures (Cu + TiO2). The experimental work examined a range of heat flux densities from 3.85 W cm−2 to 7.51 W cm−2, and varying flow rates. Each of the nanoparticles were suspended in distilled water and then mixed using an ultrasonic water bath. The performances of each nanofluid were determined using the local Nusselt number to evaluate the possible thermal enhancement offered by each nanofluid mixture. While the 0.5 wt% Cu + TiO2 hybrid nanofluid did significantly increase performance, the use of a 0.5 wt% TiO2/SiO2 double nanofluid in a three-channel heat exchanger exhibited the greatest performance enhancement, with an average increase of 37.3% as compared to water.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».