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J-GLOBAL ID：202202265144946404   整理番号：22A1173050

ナノ流体の熱伝導率係数を予測するための半実験モデル【JST・京大機械翻訳】

A semi-experimental model to predict the thermal conductivity coefficient of nanofluids

著者 (4件)： Shahrivar Iraj (Department of Mechanical Engineering, Ahvaz Branch, Islamic Azad University, Ahvaz, Iran) ,  Niazi Zahra (Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Kashan, Kashan, Iran) ,  Khoshoei Azadeh (Institute of Nano Science and Nano Technology, University of Kashan, Kashan, Iran) ,  Ghafouri Ashkan (Department of Mechanical Engineering, Ahvaz Branch, Islamic Azad University, Ahvaz, Iran)
資料名： Heat and Mass Transfer  (Heat and Mass Transfer)
巻： 58  号： 5  ページ： 791-799  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0920A  ISSN： 0947-7411  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)

抄録/ポイント： 本研究では,ナノ流体の熱伝導率係数を予測するために,800抽出実験データに対する非線形回帰に基づく2つの適切な半実験モデルを示した。ここでは,使用したナノ流体は,Al_2O_3,TiO_2,CuO,ZnO,ZrO_2,CeO_2,MgO,SiO_2,Fe_2O_3,Fe_3O_4,Al,Cu,Fe,Ag,SiCおよびダイヤモンドを,水,エチレングリコール,放熱剤および種々の油中に,ベース流体として分散させた。粒子とベース流体の熱伝導率係数,10-80°Cの範囲の温度,0.04%から14%の体積分率を,最初のモデル(モデル4-P)を開発する有効パラメータとして考慮し,一方,第2のモデルを,4から150nmの粒子直径の影響(モデル5-P)を考慮して示した。平均二乗誤差と相関係数は,4-Pモデルで0.00059と0.9939,全データで5Pモデルで0.000548と0.9944であった。水,油およびエチレングリコール流体に基づくモデル5-Pを用いた予測値の最高誤差は,それぞれ9.5,3.9および3.5%であり,このモデルの適切な精度を示した。また,提案モデルを104の実験点を用いて検証した。結果は,油と水ベースナノ流体に対して,それぞれ2.1%と5%未満の低い誤差値を示した。したがって,提案したモデル5-Pはナノ流体の熱伝導率係数を予測する効率的なモデルとして考えられる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *熱伝導率 ,  熱放射 ,  ダイヤモンド ,  *実験 ,  相関係数 ,  粒径 ,  *流体 ,  基底流 ,  *モデル ,  数値 ,  脂肪族アルコール ,  ジオール
準シソーラス用語： *ナノ流体 ,  線形回帰 ,  平均二乗誤差 ,  予測値 ,  *実験モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 不均質流  (BC02060J) ,  対流・放射熱伝達  (PA02030K)

物質索引 (1件)： エチレングリコール

タイトルに関連する用語 (5件)： ナノ流体 ,  熱伝導率 ,  係数 ,  予測 ,  実験モデル