Prediction and Optimization of Thermal Conductivity and Viscosity of Stable Plasmonic TiN Nanofluid Using Response Surface Method For Solar Thermal Application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanofluids open a new dimension in solar thermal applications due to their enormous thermophysical properties. The preparation of stable, efficient, and low-cost nanofluids is an emerging area of research. According to NIMS (National Institute of Material Science) research, Titanium nitride (TiN) nanoparticles have localized surface plasmon resonance properties. It enables a superior photoabsorption feature. Titanium nitride (TiN) particles of 40–50 nm sizes were selected to prepare distilled water-based nanofluid at a 0-0.1% volume concentration range. The Thermal conductivity and viscosity of TiN nanofluids and base fluid are measured experimentally at temperatures 30℃ to 55℃. Determination of thermal conductivity and viscosity of nanofluid through experimentation is cumbersome. The present study deals with thermal conductivity and viscosity modeling of water-based stable plasmonic TiN nanofluid using the surface response method. ANOVA is used to determine the significance of input variables and their interaction. The performance of both predictive models was measured in terms of correlation coefficient (R2) and mean square error (MSE) to acknowledge the best fit. The surface response method optimizes process parameters using reliable and efficient model results for maximum heat transfer enhancement. The maximum thermal conductivity (0.8848 W/mK) and minimum viscosity (0.7822 cP) obtained at 55℃ and 0.0535% volume concentration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».