Performance Evaluation of Triply Periodic Minimal Surface Heat Exchangers Using Nanofluids at High Flow Rates for Enhanced Energy Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Triply Periodic Minimal Surface (TPMS) heat exchangers have attracted significant attention for their high surface area and effective thermal performance. This study evaluates the performance of TPMS heat exchangers under turbulent flow conditions using aluminum (Al) and silver (Ag) materials with pure water and nanofluid as working fluids. The implementation of Ag TPMS structures resulted in approximately 15% enhancement in thermal performance compared to Al structures due to superior thermal conductivity. The introduction of nanofluid (0.6% volume concentration) improved overall heat transfer efficiency by 12% compared to pure water. Performance evaluation criteria (PEC) analysis demonstrated that Ag TPMS structures achieved up to 30% higher values than Al structures. Temperature homogeneity analyses revealed significant improvements, with Al TPMS structures showing a 24% reduction in temperature variation when using nanofluid, while Ag TPMS structures exhibited up to 40% better temperature uniformity. Computational fluid dynamics analyses validated the experimental findings with deviations less than 7%, confirming the model’s reliability. These results demonstrate the significant potential of TPMS structures in high-performance cooling applications and provide valuable insights for future heat exchanger designs. The enhanced efficiency of thermal management system (TMS) heat exchangers using nanofluids contributes to reduced energy consumption, supporting environmentally conscious decision-making in industrial and energy systems.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».