Experimental Study of Kinetic to Thermal Energy Conversion with Fluid Agitation for a Wind-Powered Heat Generator
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a heat generator with fluid agitation is developed and experimentally studied. This heat generator can convert kinetic energy from a wind turbine directly to thermal energy through the process of viscous dissipation—a process achieved through the agitation of the working fluid inside a container. In the experimental study, an electric motor (instead of a wind turbine) was used to provide the kinetic energy input to the heat generator. The torque, rotational speed, and temperature rise in the fluid were measured. Using the measured quantities, the efficiency of kinetic energy to sensible heat conversion was calculated. Experiments were conducted to investigate the effects of different impellers, rotational speeds, and working fluids, including distilled water, ethylene glycol (EG), and their respective nanofluids, with Al2O3 nanoparticles at different concentrations. The study also found that the temperature rise in fluids due to viscous dissipation was influenced by the specific heat of the fluid, suggesting that the heat generator can be optimized for energy storage with high-specific-heat fluids, such as water, or for achieving a higher temperature rise with low-specific-heat fluids, such as ethylene glycol. The experimental results indicated that the heat generator was up to 90% efficient in converting kinetic energy to thermal energy. The study revealed that, for constant power input, the heat dissipation rate depends solely on the vessel’s geometry, not the fluid properties. Optimizing the impeller design and baffles within the vessel is crucial for maximizing power input. For applications, a wind turbine can power this heat generator to provide heat to a house or a commercial building.
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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 | 0,000 | 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 ».