Optimizing high-concentrator photovoltaic efficiency: Numerical study of hybrid nanofluid and porous wavy walled mini channel heat sink
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates advanced thermal management for high-concentration photovoltaic (HCPV) systems through the combined use of hybrid nanofluids and wavy-walled mini-channel heat sinks. Numerical simulations of 36 configurations, examining wave amplitudes (100–300 μm), Reynolds numbers (300–500), and nanoparticle concentrations (0–0.1 %wt) under a concentration ratio of 1200 and 1000 W/m 2 irradiance, demonstrate significant performance improvements. The optimal configuration achieves 41.15 % electrical efficiency and 224 W power output (i.e., 26 % higher than comparable systems) while maintaining exceptionally low pumping power (i.e., 0.007 W). Integrating wavy-walled channels with porous inserts yields substantial heat transfer enhancement by disrupting the boundary layer, promoting secondary vortices, and intensifying fluid-solid thermal interactions. This combined approach boosts thermal performance while markedly lowering the required pumping power. Artificial neural networks and genetic algorithms , successfully optimize the system by balancing electrical efficiency, temperature non-uniformity, and energy consumption. These findings provide a practical framework for implementing efficient cooling solutions in high-performance HCPV applications, offering technical advancements and sustainable energy benefits.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».