提高纳米流体的稳定性和热效率：一项利用人工神经网络（ANN）建模促进工业发展的实验研究

《ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING》：Improving Nanofluid Stability and Thermal Efficiency: An Experimental Study Employing ANN Modeling for Industrial Development

本研究利用人工神经网络评估含表面活性剂纳米流体的稳定性，实验温度范围为20-60°C，获得高回归系数（R=0.99984）。发现表面活性剂浓度与稳定性密切相关，并建立热导率、粘度和稳定性的新关联，证明纳米流体可显著提升传热性能（PER最高达3.941），适用于层流和湍流流动条件。

　　

摘要

纳米流体作为一种先进的传热流体具有很大的潜力；然而，由于它们内在的不稳定性问题，其广泛工业应用受到了限制。本研究利用人工神经网络（ANN）在考虑表面活性剂含量的情况下评估了纳米流体的稳定性。在最稳定的纳米流体中，对其热特性进行了20至60°C范围内的实验测量。随后改进了ANN模型以预测实验数据，得到了较高的回归系数：稳定性为R=0.99984，导热率为R=0.99849，粘度为R=0.99975。这些发现的相关性为表面活性剂浓度与纳米流体稳定性之间的复杂关系提供了宝贵的新见解。通过建立粘度、导热率和稳定性的新关联，本研究展示了如何利用纳米流体实现更好的传热效果。纳米流体的热性能通过Mouromtseff数（Mo）和性能增强比（PER）等指标进行了评估。最高的PER值达到了惊人的3.941，表明纳米流体提升了传热能力。在各种流动状态下使用纳米流体的可行性还得到了最小Mo值的计算支持，分别为层流条件下的1.016和湍流条件下的0.981。