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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».