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Enregistrement W4412041487 · doi:10.37933/nipes/7.1.2025.24

Thermal Conductivity Enhancement of Ternary Organic Heat Transfer Fluids Doped with Al₂O₃ Nanoparticles for Solar Thermal Energy Storage

2025· article· en· W4412041487 sur OpenAlexfundno aff
Leo Eromina Obogai, Collins Chike Kwasi-Effah, Henry Okechukwu Egware

Notice bibliographique

RevueNIPES Journal of Science and Technology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTertiary Education Trust FundFonds National de la Recherche LuxembourgSecretário de Ciência, Tecnologia e Ensino Superior, Governo do Estado de ParanaUniversity of Alberta
Mots-clésMaterials scienceTernary operationThermal conductivityHeat transfer fluidThermal energy storageHeat transfer enhancementNanoparticleChemical engineeringHeat transferThermalThermodynamicsComposite materialNanotechnologyHeat transfer coefficientPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TES), concentrated solar power (CSP), nanoparticle dopingThermal Energy Storage (TES) systems are essential for mitigating the intermittency of renewable energy, particularly in Concentrated Solar Power (CSP) applications.This study explores the enhancement of thermal conductivity in novel ternary organic-based TES fluids, composed of varying ratios of oregano oil, olive oil, and castor oil, doped with 5 wt% AlO nanoparticles.Using differential scanning calorimetry (DSC), seven undoped formulations were characterized, followed by nanoparticle doping in three selected samples.Thermal conductivity was measured over the range of 300-400 K, yielding values from 0.2886 to 0.5233 W/mK for undoped samples, with melting points between 333.48 K and 336.21K. Upon doping, sample SO5 exhibited a 3.7% increase in thermal conductivity, whereas SO2 and SO7 showed decreases of 33.5% and 4.0%, respectively.These results highlight the critical influence of fluid composition, nanoparticle dispersion, and interfacial compatibility on TES performance.This work contributes to the development of cost-effective, high-efficiency TES fluids, offering new pathways for improving the sustainability and performance of CSP systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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