Core-shell ZnO@TiO2 in water-based nanofluid for enhancing finned tube heat exchanger effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the thermal characteristics and stability of ZnO@TiO2 core-shell nanofluid dispersions as a working fluid in a finned tube heat exchanger. Stability enhancement was achieved by depositing hydrophilic TiO2 nanoparticles onto ZnO nanoparticles, which have higher thermal conductivity, with three variations in deposition amount. The resulting core-shell nanoparticles were dissolved in water at low concentrations (0.025–0.1% by weight) and used in the heat exchanger. The findings revealed that the ZnO@TiO2-2 nanofluid achieved a 10.3-fold improvement in stability compared to uncoated ZnO nanofluid at a 0.1% mass fraction. Despite the improved stability, the thermal conductivity of the nanofluid decreased due to the lower conductivity of the TiO2 layer. Performance evaluation using the LMTD method demonstrated that core-shell nanofluids enhanced the temperature difference in the heat exchanger, thereby increasing the heat transfer rate. ZnO nanofluid achieved the highest heat exchanger effectiveness of 34.2% at the maximum mass fraction. However, ZnO@TiO2 nanofluid, while slightly less effective at 31.7%, reduced the fouling factor due to its more stable dispersion. These findings highlight the potential of ZnO@TiO2 nanofluids to improve heat exchanger performance while addressing stability and fouling issues.
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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 | 0,000 | 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 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 ».