Prediction of thermal conductivity and viscosity of nanofluids by molecular dynamics simulation


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Limitations of conventional heat transfer fluids in different industries because of their poor thermal conductivity made heat transfer improvement in working fluids was performing, as a new method of advanced heat transfer. Therefore, the dispersion solid particle idea in fluids, which has been started with mili- and micrometer particles, completed by using nanoparticles and today nanofluids have been found to provide a considerable heat transfer and viscosity enhancement in comparison to conventional fluids such as water, ethylene glycol, and engine oil. In this study, molecular dynamics simulation was used to predict thermal conductivity and viscosity of nanofluids. Water was used as a base fluid. The simple point charge-extended (SPC/E) model was used for simulation of water and Ewald sum method for electrostatic interactions. Lennard–Jones potential for Van der Waals interactions, KTS potential for water and SiO2 and Spor and Heinzinger correlation for water and Pt were used. The results were compared with experimental data. For investigation of the effect of temperature, simulation was done for three temperatures of 20, 30, and 50◦C. The results showed that the ratio of thermal conductivity of nanofluid to base fluid and viscosity will decrease as the temperature increases. The effect of the concentration of nanoparticle was studied for three different concentrations, namely, 0.45, 1.85, and 4%. The thermal conductivity of nanofluid increases with increasing the concentration. Moreover, the effect of two nanoparticle sizes (i.e., 5 and 7 nm) on the thermal conductivity of nanofluid was investigated. It was shown that an increase in the size causes a decrease in the thermal conductivity. Finally, by replacing the SiO2nanoparticle with a Pt nanoparticle in the nanofluid, it was observed that the kind of nanoparticle had not a considerable effect on increasing the thermal conductivity of nanofluid.

Об авторах

M. Bushehri

Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering

Email: amohebbi2002@yahoo.com
Иран, Kerman

A. Mohebbi

Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering

Автор, ответственный за переписку.
Email: amohebbi2002@yahoo.com
Иран, Kerman

H. Rafsanjani

Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering

Email: amohebbi2002@yahoo.com
Иран, Kerman

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».