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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Tawfiq Al-Mughanam (King Faisal University) Vineet Tirth (King Faisal University)
저널정보
한양대학교 세라믹공정연구센터 Journal of Ceramic Processing Research Journal of Ceramic Processing Research 제24권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
359 - 366 (8page)

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Nanofluids are a class of fluids that contain a small number of nanoparticles, which have unique thermal and physicalproperties that make them suitable for various industrial and biomedical applications. However, the quality of nanofluids isoften affected by factors such as temperature, concentration, and stability, which can affect their performance. This studyaimed to develop an AI-based method for assessing the massic temperature quality of nanofluids, which can be used tooptimize their performance and ensure their stability. The study used a dataset of massic temperature measurements ofnanofluids, which were collected from experiments. The dataset was then preprocessed and used to train a machine learningmodel, which was able to predict the massic temperature of nanofluids based on their concentration and stability. The resultsshowed that the AI-based method was able to accurately predict the massic temperature of nanofluids, with a mean absoluteerror of less than 1%. The study also investigated the effect of different factors on the massic temperature of nanofluids, suchas the type of nanoparticle, the size of the nanoparticle, and the method of preparation. The results showed that these factorshave a significant impact on the massic temperature of nanofluids and that the AI-based method can be used to optimize theperformance of nanofluids by adjusting these factors. The study utilizes a Mean Absolute Error (MAE) to ensure betterconsistency between predicted and observed values. The results indicate that the heat capacity of the nanofluids improved by57%.
#Specific heat capacity #Nanofluid #Artificial neural network #Preparation parameters #Thermal conductivity

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