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真空管太阳能集热器的研究
摘要 - 太阳能集热器系统允许使用太阳能进行冷却和加热。这些集热器中使用传热流体将收集到的太阳能传输到需要它的应用。科学家们提出了各种集热器设计和更好的收集材料，以提高太阳能集热器的转换效率。本文讨论了使用纳米流体研究真空管太阳能集热器。研究人员使用两步法制备纳米流体，从而提高了纳米流体的稳定性。孟买的 Swasco 实验室提供了纳米粒子。纳米粒子在用于热管之前与蒸馏水混合并充分混合。在这项工作中，纳米流体分两个阶段制造，从而提高了纳米流体的稳定性。在放入热管之前，纳米颗粒与蒸馏水充分混合。大多数太阳能集热器可以通过使用纳米流体来提高其整体性能。然而，除非解决有关纳米流体稳定性、整体性能和滞后预期等一些问题，否则纳米流体在传热应用中的全部潜力就无法实现。
请引用原文：Du, B., Lund, PD, & Wang, J. (2021). 结合 CFD 和人工神经网络技术预测全玻璃直真空管太阳能集热器的热性能。能源，220，文章 119713。https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119713
本文分析了一种新型全玻璃直通真空管集热器的热性能建模和性能预测。开发了管的数学模型，并将其纳入 CFD 软件进行数值性能模拟。为了提高集热器的热性能预测，考虑了不同的人工神经网络 (ANN) 模型。采用包含 200 多个样本的综合实验数据集对模型进行测试。将热模拟模型与 ANN 模型相结合，使用建模的集热器输出作为输入模型之一，显著提高了 ANN 模型的预测精度。与 ANN 模型相比，仅基于 CFD 模型的预测精度最差。卷积神经网络 (CNN) 模型被证明是预测精度最好的 ANN 模型。关键词：太阳能集热器；真空管；神经网络；多元线性回归；CFD；热性能；预测
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