Thermo-economic performance analysis and multi-objective optimization of viscosity ratio and thermal conductivity ratio of copper oxide–palm oil nanolubricants
Notice bibliographique
Résumé
Through experimental research, this work explores the thermophysical properties, cooling efficiency, and economic viability of copper oxide–palm oil nanolubricants in tribology applications. The viscosity and thermal conductivity of the nanolubricants were tested at three different volume concentrations (0.1, 0.3, and 0.5 vol. %) throughout a temperature range of 30 °C to 80 °C at intervals of 10 °C. Researchers looked attentively at how the viscosity and thermal conductivity ratios of the nanolubricants were affected by temperature and volume concentration. A significant increase in thermal conductivity was noted with increasing concentration and temperature. On the other hand, as temperature increased, viscosity reduced and was dependent on volume concentration. The property enhancement ratio was used to evaluate the nanolubricants' cooling capacity before an economic analysis of their cooling efficacy was conducted. Based on experimental data, the study led to the creation of novel correlations between the viscosity ratio and thermal conductivity ratio. These models showed a high degree of agreement (R2 values of 99.47% for the thermal conductivity ratio and 97.78% for the viscosity ratio) between the expected and actual outcomes. The ideal values of the viscosity and thermal conductivity ratios were 1.10 and 1.62, respectively. These values corresponded to a critical temperature of 37.32 °C and a volume concentration of 0.16 vol. % for nanoadditives. The findings offer valuable insights into optimizing nanolubricants for enhanced cooling performance in tribological systems, with potential applications in improving energy efficiency and reducing operational costs in industrial processes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».