Surface engineered Nanofluids in geothermal systems: Experimental evaluation of enhancement in chemical and thermal stability of Nanofluids and numerical investigation of the effect of nanoparticles in heat transfer and pressure drop characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Enhancing heat transfer is essential for the efficient operation of geothermal energy systems. Nanofluids are used to improve thermal performance, but their stability is crucial to ensure consistent efficiency and to prevent operational issues. This study examines the stability and performance of aluminum-based water nanofluids stabilized using three surface modifiers, including sodium dodecyl sulfate (SDS), (3-aminopropyl) triethoxysilane (APTES), and Span 80, over four months, targeting long-term geothermal applications. Advanced methods, including scanning electron microscopy (SEM), UV–Vis spectrometry, thermal gravimetric analysis (TGA), dynamic light scattering (DLS), FTIR (Fourier-transform infrared spectroscopy), turbidity, viscosity and density measurements, computed tomography (CT) and computational fluid dynamics (CFD) with the finite element method (FEM), are used to comprehensively assess the long-term stability, thermal and rheological behavior of nanofluids at low to high temperatures and pressures. Results at ambient and geothermal conditions show that surfactant-coated aluminum nanoparticles significantly improved stability over uncoated formulations. Stabilized nanofluids coated with SDS, Span 80, and APTES reduced friction factors by 22 %, 15 %, and 17.5 %, respectively, compared to water. Optimal volume fractions of coated aluminum nanofluids were seen at 0.0033, 0.025, and 0.012 for SDS, Span 80, and APTES, respectively. Additionally, the Prandtl number decreased by 10 %, 23 %, and 17 % with SDS, Span 80, and APTES, respectively, compared to water, showing enhanced heat transfer performance primarily due to the presence of thermally conductive nanoparticles. The observed reductions in friction factor values are likely due to the influence of surfactants on fluid rheology and interfacial interactions, compared to nanofluids without surface coatings. SDS demonstrated superior overall performance, showing the highest stability, greatest friction factor reduction, and best pressure drop characteristics. Therefore, it is recommended as the most effective surfactant for aluminum-based nanofluids in geothermal applications. The use of surface modifiers leads to a 30 % improvement in energy recovery over that of water, and about a 12 % increase compared to unmodified nanofluids. A novel stability index model is developed in this study to effectively screen and quantify the stability of nanofluids.
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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) | 0,001 | 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 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 ».