Spectrum splitting through CuS–ZnO/water hybrid nanofluid for agricultural greenhouse cooling applications: An experimental study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the present work, CuS–ZnO/water hybrid nanofluids (in concentrations of 0.0025 mass% and 0.005 mass%) are synthesized using a two-step method with nanoparticles composition of 95% CuS and 5% ZnO. The optically tuned nanofluid filter on the agricultural greenhouse roof can reduce the cooling load by transmitting the visible spectrum and absorbing the near-infrared radiation in the solar spectrum. The size distribution of nanoparticles, stability and optical transmission of both concentrations in the visible and near-infrared regions are examined. Two hollow containers (i.e., ducts) with thicknesses of 4 mm and 8 mm are prepared. Each of these ducts is attached to a greenhouse unit and placed in front of a solar simulator. The experimental results reveal that applying CuS–ZnO nanofluid reduces the inside temperature of the greenhouse unit under all irradiance and ambient temperature ranges. The cooling system gains an average of 27.4% less heat from the greenhouse unit when the CuS–ZnO nanofluid flows through an 8 mm duct compared to no-fluid case (empty duct). The photothermal conversion efficiency of nanofluid is found to be higher than the one for water. The crop growth factor of 82.2% is obtained for 8 mm duct case, and the photosynthetic photon flux density inside the greenhouse unit is reduced without affecting the growth of many plants. Furthermore, the payback period of the nanofluid system (with 8 mm duct) is calculated as 0.42 years, and the application of optically tuned nanofluid can help reduce the cooling system's size and energy requirement for cooling.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».