Thermal conductivity modeling of MgO/EG nanofluids using experimental data and artificial neural network

Mohammad Hemmat Esfe; Seyfolah Saedodin; Mehdi Bahiraei; Davood Toghraie; Omid Mahian; Somchai Wongwises

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Thermal conductivity modeling of MgO/EG nanofluids using experimental data and artificial neural network

机译：利用实验数据和人工神经网络对MgO / EG纳米流体的导热系数建模

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The application of nanofluids in energy systems is developing day by day. Before using a nanofluid in an energy system, it is necessary to measure the properties of nanofluids. In this paper, first the results of experiments on the thermal conductivity of MgO

机译：纳米流体在能源系统中的应用正在日益发展。在能量系统中使用纳米流体之前，必须先测量纳米流体的特性。本文首先介绍了MgO <乙二醇（EG）纳米流体在25-55°C的温度范围内和高达5％的体积浓度下的热导率的实验结果。选择不同尺寸的MgO纳米颗粒分散在EG中，包括20、40、50和60 nm。根据结果，经验相关性随温度，体积分数和纳米颗粒大小而变化。接下来，基于所测量的数据，通过神经网络建立了体积分数，粒径和温度方面的导热系数提高模型。观察到神经网络可以用作预测纳米流体导热系数的有力工具。

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来源
《Journal of thermal analysis and calorimetry》 |2014年第1期|共8页
作者
Mohammad Hemmat Esfe; Seyfolah Saedodin; Mehdi Bahiraei; Davood Toghraie; Omid Mahian; Somchai Wongwises;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类物理化学（理论化学）、化学物理学;
关键词
Neural network; Nanofluids; Thermal conductivity; Particle size;

机译：神经网络;纳米流体;导热系数;颗粒尺寸;

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