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Enregistrement W4382542928 · doi:10.18280/mmep.100315

Nanomaterials and Phase-Changing Materials in a U Vacuum Tube Solar Collector

2023· article· en· W4382542928 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Najim Abdullah Saieed, Muna Hameed Alturaihi, Lina Jassim, Hasan Sh. Majdi

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiative Heat Transfer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTube (container)NanomaterialsMaterials scienceVacuum tubeNanotechnologyEngineering physicsComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar Water Heating (SWH) systems provide an environmentally friendly means of generating hot water for domestic or commercial applications by harnessing solar radiation throughout the year.Despite their benefits, SWH systems can be limited by inconsistent solar energy density, often necessitating the use of auxiliary booster units.Recent research has demonstrated that incorporating phase change materials (PCMs) as energy storage media in SWH systems can mitigate the need for booster units.In this study, a novel SWH system was designed with a PCM-based storage unit integrated into a U-shaped vacuum tube solar collector, incorporating Al2O3 nanoparticles to enhance thermal performance.Mathematical simulations were conducted to analyze the melting and solidification processes of the PCM over 3600 s daytime and nighttime intervals.Results indicated that the addition of nanoparticles led to a significant improvement in daily thermal efficiency, despite minor variations in outlet temperature.It was observed that the heat transfer mechanism was accelerated in the morning due to solar energy, with optimal fluid solidification achieved at 0.5 wt percent nanoparticle concentration.In the absence of sunlight, the thermal discharge process commenced, transferring heat from the PCM to the evacuated tube and gradually solidifying the material.This study highlights the potential of nanomaterial-enhanced PCM integration for optimizing SWH system performance and reducing the reliance on auxiliary booster units.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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