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Enregistrement W4405484935 · doi:10.1016/j.ijft.2024.101028

Thermofluids analysis of four novel anchor-shaped turbulator and eco-friendly nanofluid (GAGNPs /H2O) in a parabolic trough solar collector: A CFD modeling approach

2024· article· en· W4405484935 sur OpenAlexfundno aff
M. Gholinia, Amin Ghobadi, E. Shahcheraghi, Mahbod Armin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermofluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Mechanical Engineering, University of AlbertaBabol Noshirvani University of Technology
Mots-clésParabolic troughTurbulatorNanofluidComputational fluid dynamicsEnvironmentally friendlyMechanicsMaterials scienceTrough (economics)Reynolds numberPhysicsMeteorologyHeat transferThermalTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• The hydrothermal properties of a green nanofluid (GAGNPs/ H 2 O) and four novel anchor-shaped turbulator are studied in PTSC. • Changing the PTSC from simple tube to FEA-f increases the Nusselt number by approximately ∼ 16.67 %. • Changing the PTSC from FEA-f (H: 34 mm) to FEA-f (H: 58 mm) increases the Nusselt number by approximately ∼ 18.26 %. • Changing the inlet temperature from 300 K to 345 K decreases the efficiency value by approximately ∼ 3.04 %. In this paper, four new turbulator models are implemented inside the absorber tube of the Parabolic Trough Solar Collector (PTSC) in a linear arrangement (anchored shape) to regulate and standardize its surface temperature. The study analyzes the impact of parameters such as heat transfer coefficient (h), friction factor (f), Nusselt number (Nu), and outlet temperature (T out ). Moreover, a new type of nanofluid (GAGNPs/H 2 O) has been utilized, consisting of gallic acid combined with graphene nanoplatelets (GNPs), known for its environmental friendliness. The solar heat flux (SHF) in the environment is calculated using the Monte Carlo Radiation Transfer Method (MCRT) with C++ code. The key findings indicate that at Reynolds number 25,000, replacing the simple absorber tube with the DEA, DEA-f, FEA, and FEA-f models increases the Nusselt number by ∼ 3.99 %, ∼ 5.40 %, ∼ 14.08 %, and ∼ 16.20 %, respectively. Additionally, increasing fin height from 34 mm to 58 mm at this Reynolds number results in ∼ 18.26 % increase in the Nusselt number, while increasing the outlet temperature by ∼ 0.08 %. Increasing the top height from 34 mm to 58 mm can increase efficiency by up to 8.20 %. The efficiency of the PTSC decreased by approximately ∼ 3.04 % when the inlet temperature was increased from 300 K to 345 K in FEA-f turbulator (H: 58 mm). Furthermore, increasing the concentration of GAGNPs/H 2 O nanofluid from 0.025 % to 0.1 % in the same FEA-f turbulator (H: 58 mm) resulted in ∼ 4.50 % increase in efficiency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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