熱伝達応用のための異なる金属ナノ粒子によるバイオディーゼルの熱伝導率モデリングのための人工神経回路網【JST・京大機械翻訳】

Lopez-Gamboa G.; Lopez-Gamboa G.; Jimenez-Perez J. L.; Correa-Pacheco Z. N.; Alvarado-Noguez M. L.; Amorim Lima M.; Cruz-Orea A.; Mendoza Alvarez J. G.

文献

J-GLOBAL ID：202002248123584992 整理番号：20A0146749

熱伝達応用のための異なる金属ナノ粒子によるバイオディーゼルの熱伝導率モデリングのための人工神経回路網【JST・京大機械翻訳】

Artificial Neural Network for Modeling Thermal Conductivity of Biodiesels with Different Metallic Nanoparticles for Heat Transfer Applications

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資料名：
巻： 41 号： 1 ページ： 1-13 発行年： 2020年
JST資料番号： D0648B ISSN： 0195-928X CODEN： IJTHDY 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

2種類のナノバイオディーゼル(NB)の熱伝導率を理論的および実験的に調べた。最初のタイプのNB(C4-Au)は,Auナノ粒子(Au-NPs)で満たされたC4バイオディーゼル(メキシコのバイオ燃料から購入された)から成り,第二のタイプ(Sb-Ag)はAgナノ粒子(Ag-NPs)で満たされた大豆バイオディーゼル(SB)から構成された。バイオディーゼルへのAu-NPsまたはAg-NPsの添加は熱的性質の著しい増加をもたらすことが文献で示されている。光熱技術を用いて,異なる濃度に対してAu-NPsまたはAg-NPsを充填したバイオディーゼルの熱拡散率(D),熱効率(e)および熱伝導率(k)を決定した。約20年間,研究者は実験に基づいてナノ流体の熱伝導率の増強を予測する努力を行い,いくつかの理論モデルを提案した。これらの解析モデルの一つは,研究者がナノ流体の熱伝導率を計算することを可能にし,Hamilton-Crosserモデルである。このモデルは,ミリメータまたはマイクロメータのオーダーの粒子を含む化合物および混合物の古典的理論に基づいており,ナノ流体の熱伝導率の予測において劇的に失敗する。その意味で,Hamilton-Crosserモデル(H-C)はNPの濃度の関数としてkの増強を適切に表すことができない。次に,人工ニューラルネットワーク(ANN)モデリング法を用いて,本研究で研究した2つのNBの熱伝導率を予測した。Copyright 2019 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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比熱・熱伝導一般

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