Improvement of Plate-Type Heat Exchanger Performance by Employing Metallic Oxide Nanofluid
Notice bibliographique
Résumé
Plate-type heat exchangers are characterized as compact and highly efficient type for their ability to operate at higher pressure in comparison to the conventional heat exchanger. Further enhancement of such type can be implemented by augmenting the thermal properties of the base fluid such as the thermal conductivity and the heat transfer convention coefficient. This could be achieved by adding additive in nano-sized to the fluid. The present research addresses the influence of utilizing Aluminium Oxide and Titanium oxide on the performance and energy interaction with the environment of plate-type heat exchanger. Different volume fractions of the abovementioned nanofluid are experimentally investigated to reveal the relation of the exchanger effectiveness with the concentration of the nanofluid. Effect of Reynolds number of nanofluid is also reported. The results confirm that existence of nanofluid does enhance the performance of the heat exchanger remarkably. The exchanger effectiveness also ameliorates with augmentation in VoF of nanoparticle. Analysis of the results ascertains that the exchanger performance shows better enhancement when Aluminium Oxide is employed in comparison to Titanium oxide, particularly at large Reynolds number. The outcome of the analysis reports that 13% increment in the exchanger effectiveness when 3% of TiO2 nanofluid is used. In return, using same amount of Al2O3 nanofluid upgrades the exchanger performance by 23%. For the system/environment energy interaction, the results shows that 3% of Aluminium oxides augments the heat leak factor by 40% when Re ~12000 while the increment in the leak factor approach 45% for the case of Titanium oxide. Increasing the nanofluid flowrates to Re = 14000 results in ameliorating in the heat interaction for both nanofluid, though TiO2 is barely touch 50%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».