閆素英,張?zhí)锔?,?雪,高 虹,張慧穎,趙曉燕
基于響應(yīng)面法的碳管納米流體穩(wěn)定性
閆素英1,2,張?zhí)锔?,袁 雪1,高 虹1,張慧穎1,趙曉燕1
(1.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)能源與動力工程學(xué)院,呼和浩特 010051;2. 內(nèi)蒙古自治區(qū)太陽能高效轉(zhuǎn)化及綜合利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,呼和浩特 010051)
為了獲得穩(wěn)定性更好的納米流體,基于響應(yīng)面法對添加優(yōu)選后分散劑的碳管納米流體進(jìn)行了穩(wěn)定性的優(yōu)化。通過“兩步法”制備碳管納米流體,比較了4種不同類型的表面活性劑對碳管納米流體穩(wěn)定性和導(dǎo)熱性的影響。以碳管納米流體的粒徑為評價指標(biāo),選取碳管納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)、超聲振蕩時間、放置時間3個影響因素,設(shè)計(jì)了三因素三水平Box-Behnken試驗(yàn),利用響應(yīng)面法考察了各因素對納米流體穩(wěn)定性交互作用的影響。結(jié)果表明,含有十二烷基甜菜堿Dodecyl Betaine分散劑的碳管納米流體,在碳管與分散劑比例為1∶2時綜合性能最好。試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立的二次多項(xiàng)數(shù)學(xué)模型顯著性極高(<0.000 1),相關(guān)系數(shù)2=0.964 4,預(yù)測值與實(shí)際值具有很好的擬合度。通過二次元回歸模型得到影響碳管納米流體穩(wěn)定性因素的條件為:碳管納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)0.27%,超聲時間83.45 min,放置時間8 h。在此條件下的粒徑平均值為121.58 nm,與預(yù)測值120.60 nm有0.016%的誤差,說明此模型優(yōu)化碳管納米流體穩(wěn)定性是可行的。
納米流體;穩(wěn)定性;導(dǎo)熱性;分散劑;響應(yīng)面法
納米流體作為新型的高導(dǎo)熱傳熱介質(zhì)[1-3],已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于各個領(lǐng)域中。其性能受到眾多因素的影響。納米流體穩(wěn)定性可通過加入分散劑[4]、調(diào)節(jié)納米顆粒濃度[5]、超聲時間處理[6]等來改善。故制備出穩(wěn)定的納米流體是納米流體能否廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵因素。
目前,大量學(xué)者對納米流體的穩(wěn)定性進(jìn)行了研究。Iwaa等[7]研究比較了3種不同類型分散劑對納米流體穩(wěn)定性和熱物性的影響。Zareei等[8]研究了3種表面活性劑對氧化鋁納米流體的改善程度,但未涉及分散劑與納米流體用量的最佳比例。傳統(tǒng)的正交優(yōu)化設(shè)計(jì)方法采用線性數(shù)學(xué)模型進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì),具有精度不高、預(yù)測性能不佳的缺點(diǎn),而響應(yīng)面法采用非線性模型對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行高精度的回歸擬合,可以有效地安排和優(yōu)化試驗(yàn)。Esfe等[9]通過響應(yīng)面法對納米流體的熱物性進(jìn)行了優(yōu)化,使其粘度和導(dǎo)熱系數(shù)達(dá)到最優(yōu)值。Danish等[10]采用響應(yīng)面法研究了不同因素對二氧化鈦水納米流體粘度和導(dǎo)熱系數(shù)的影響,并對建立的模型進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn)。Abdulrahman等[11]采用基于多變量設(shè)計(jì)的響應(yīng)面法,建立了優(yōu)化銅納米流體粘度的可行方案,可以較為準(zhǔn)確預(yù)測銅納米流體粘度的變化。Esfe等[12]利用雜項(xiàng)設(shè)計(jì)模型進(jìn)行響應(yīng)面法研究了不同因素對納米流體熱物性的影響,預(yù)測值與試驗(yàn)數(shù)據(jù)基本一致。但是使用響應(yīng)面法對納米流體穩(wěn)定性優(yōu)化研究較少,并且對納米流體粒徑的優(yōu)化還未涉及。
本文通過“兩步法”制備碳管納米流體,對4種不同表面活性劑進(jìn)行了優(yōu)選,以粒徑大小為評價指標(biāo),考察了各因素對碳管納米流體穩(wěn)定性的影響規(guī)律,確定了影響碳管納米流體穩(wěn)定性的最佳條件。旨在探討提高納米流體的穩(wěn)定性,為后續(xù)納米流體的制備提供理論依據(jù)及試驗(yàn)基礎(chǔ)。
材料:碳納米管(Carbon Nanotubes,CNTs)納米顆粒,黑色粉狀,純度≥99.9%,外徑>50 nm,平均粒度30 nm,比表面積>60 m2/g,生產(chǎn)廠家為上海超威納米科技有限公司。表面活性劑的詳細(xì)參數(shù)和試驗(yàn)設(shè)備如表1。
表1 表面活性劑參數(shù)
儀器設(shè)備:高速剪切機(jī)(上海貝爾特B25);超聲分散儀(豫明儀器YM-1200Y);馬爾文激光粒度儀(馬爾文公司);紫外可見近紅外分光光度計(jì)(精度±3%,日本島津UV3600);熱常數(shù)分析儀(精度±3%,TPS2500S,Hot Disk AB公司)。
本文采用兩步法[13]合成碳管納米流體,將碳管納米粉末分散到蒸餾水中,然后通過高速剪切機(jī)將碳管納米流體剪切10 min進(jìn)一步分散。最后添加分散劑并利用超聲分散儀對碳管納米流體懸浮液進(jìn)行了不同超聲時間(10、60、110 min)的超聲振動控制[14],超聲功率可調(diào)區(qū)間為10~1 200 W,考慮到功率太小超聲時間較長,功率太大溶液溫度過高,所以綜合考慮超聲功率采取800 W。振蕩結(jié)束后取出試管,完成碳管納米流體的制備。
目前對于納米流體穩(wěn)定性的評價方法有很多種,本文綜合采用粒度法、Zeta電位法、吸光度法對不同分散劑進(jìn)行了優(yōu)選[15-17]。該方法能提高評定分散劑對納米流體穩(wěn)定性的準(zhǔn)確性。
響應(yīng)面法(Response Surface Method,RSM),探究試驗(yàn)變量和指標(biāo)的相關(guān)性,通過建立響應(yīng)面圖形并對其進(jìn)行回歸擬合[18],可以分析每個影響因素及其相互作用的顯著性,Box-Behnken模型作為RSM中的一個模型,適合多因素間交互作用的研究[19]。
根據(jù)分散劑優(yōu)選的試驗(yàn)結(jié)果,選取DB-CNTs納米流體的質(zhì)量分?jǐn)?shù)1、超聲振蕩時間2、放置時間3為自變量,以碳管納米流體粒徑(nm)為響應(yīng)值。根據(jù)Box-Behnken模型,設(shè)計(jì)三因素三水平響應(yīng)面分析,水平范圍質(zhì)量分?jǐn)?shù)選取0.1%~0.5%,超聲振蕩時間選取10~110 min,放置時間選取0~10 d,因素與水平編碼見表2。
表2 因素水平編碼值表
根據(jù)表2各因素水平的編碼值,設(shè)計(jì)了17組試驗(yàn),其中14組為分析試驗(yàn),5組為中心試驗(yàn),用于試驗(yàn)誤差的估計(jì)。采用Design-Expert軟件分析,建立響應(yīng)面模型,試驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果見表3。
通過響應(yīng)面試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多元回歸擬合,得到粒徑()與碳管納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)(1)、超聲振蕩時間(2)、放置時間(3)二次回歸方程式為粒徑()與碳管納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)(1)、超聲振蕩時間(2)、放置時間(3)二次回歸方程式為
表3 響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果
圖1所示的正態(tài)概率圖進(jìn)一步測試了所建立的模型,由圖可知,所有檢查參數(shù)的殘差在正態(tài)概率圖上大致呈直線,且沒有遵循任何序列或趨勢,這表明殘差是正態(tài)且獨(dú)立分布的,試驗(yàn)值合理且均勻[20]。
圖1 內(nèi)部殘差的正態(tài)概率圖
圖2為離群點(diǎn)圖被用來檢查任何異常的數(shù)據(jù)點(diǎn),如果數(shù)據(jù)點(diǎn)超過了紅線允許的范圍,本文取±3,那么這些數(shù)據(jù)點(diǎn)被認(rèn)為是異常[10]。由圖可知,該模型所有的點(diǎn)都在允許的范圍內(nèi)且分布散亂無規(guī)則,則表明模型是可靠的[21]。
圖3將粒徑的試驗(yàn)結(jié)果與模型預(yù)測的數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較,由圖可知,實(shí)際值與預(yù)測值呈現(xiàn)正相關(guān)性,在斜率為1的直線兩側(cè)分布較為均勻,模型和試驗(yàn)數(shù)據(jù)之間有很好的一致性。因此使用統(tǒng)計(jì)方法得到的試驗(yàn)結(jié)果與預(yù)測結(jié)果之間有很好的相關(guān)性。
圖2 離群點(diǎn)圖
圖3 預(yù)測值與實(shí)際值對比圖
為進(jìn)一步確定1、2、3這3個因素對納米流體粒徑的影響程度,對回歸模型給出的方差進(jìn)行分析,結(jié)果見表4。概率值越小,相應(yīng)變量的顯著程度越高[22]。在本試驗(yàn)中,計(jì)算值為34.9,值小于0.000 1,說明所得模型具有很高的顯著性。其校正系數(shù)2=0.964 4,模型擬合度好。此外失擬項(xiàng)值為1.46,值為0.366 5大于0.05,說明模型的有效性無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此,該回歸方程的模型成立。
由上表4可知,在一次項(xiàng)中,放置時間3的影響最大(<0.000 1),達(dá)到極顯著水平,超聲時間2達(dá)到顯著水平(=0.010 8<0.05)。在二次項(xiàng)中CNTs納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)12達(dá)到顯著水平(=0.047 7<0.05),超聲振蕩時間22達(dá)到極顯著水平(=0.000 4<0.01)。在交互項(xiàng)中,CNTs納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)和超聲時間的交互項(xiàng)12達(dá)到顯著水平(=0.017 1<0.05),超聲時間和放置時間的交互項(xiàng)23達(dá)到顯著水平(=0.016 0<0.05)。而13、32對碳管納米流體粒徑的影響均不顯著(>0.05)。由碳管納米流體粒徑可知,3個影響因素(見表2)對納米流體粒徑的主次因素為:3>2>1。
表4 回歸模型方差分析結(jié)果
注:<0.05,差異顯著;<0.01,差異極顯著。
Note:<0.05, the difference was significant;<0.01, the difference was significant.
3.1.1 粒徑
圖4顯示了CNTs與分散劑在5種配比和5種放置時間下納米流體平均粒徑的試驗(yàn)結(jié)果。由圖可知,DB-CNTs、CTAC-CNTs、Tx-100-CNTs和SDS-CNTs納米流體隨著分散比例的增加呈現(xiàn)先減小后增大的趨勢,并分別在比例為1∶2,1∶2,1∶1,1∶2時粒徑呈現(xiàn)最小值,這是因?yàn)榇藭r納米顆粒表面提供分散劑吸附的面積已經(jīng)飽和,納米流體分散穩(wěn)定性較好,可以看出添加最佳添加量的分散劑可以提高納米流體的穩(wěn)定性[23-24]。
注:DB-CNTs等表示添加DB分散劑的碳管納米流體,其中前綴表示添加的分散劑種類,后綴表示碳管納米流體,下同。其中實(shí)線對應(yīng)右縱坐標(biāo),虛線對應(yīng)左縱坐標(biāo)。
由圖4可知,DB納米流體放置10 d粒徑發(fā)生較大的增大,可能是由于懸浮液中出現(xiàn)團(tuán)聚現(xiàn)象,粒子體積增大,懸浮液中大體積的顆粒發(fā)生沉降現(xiàn)象,之后逐漸變小后趨于平緩,CTAC-CNTs、Tx-100-CNTs和SDS-CNTs納米流體的粒徑逐漸減小并趨于平緩。
3.1.2 Zeta電位
圖5顯示了不同分散劑含量及放置時間對CNTs納米流體Zeta電位的影響。由圖可知,隨著表面活性劑比例的增加,含有SDS和CTAC的納米流體產(chǎn)生更高的值,在比例為1:2時產(chǎn)生最大電位絕對值分別為40.4和28.4 mV,Zeta電位絕對值越大,說明此時納米流體分散體系越穩(wěn)定。含有DB納米流體的Zeta值較小,整體在?20 mV附近波動。
注:實(shí)線為分散劑比對應(yīng)左縱坐標(biāo)。虛線為放置時間對應(yīng)右縱坐標(biāo)。
由圖5可知,DB-CNTs納米流體的Zeta電位絕對值呈先減小后增大的趨勢,在放置10 d取得最小電位絕對值15.6 mV。SDS-CNTs納米流體電位負(fù)值一直呈現(xiàn)減小的趨勢,說明穩(wěn)定性不斷下降。CTAC-CNTs納米流體的Zeta電位變化趨勢不明顯。
3.1.3 吸光度
圖6顯示了分散在的水中添加不同比例分散劑的CNTs的UV-vis光譜。通過分光光度法[25]比較分散的CNTs在波長為301 nm的光譜。
圖6 不同分散劑比例對吸光度的變化曲線(波長301 nm)
可以看到使用DB表面活性劑的納米流體在比例為1∶2時具有最高的吸光度,接著是具有CTAC的納米流體,然后是SDS的納米流體,最后是Tx-100。這是由于兩性表面活性劑DB對碳基納米材料的吸附高于其它離子表面活性劑,兩性表面活性劑分子的一頭帶負(fù)電荷和另一頭帶的陽離子電荷之間存在強(qiáng)靜電相互作用[26],使得納米流體具有良好的分散性。
圖7顯示了添加不同比例分散劑下碳管納米流體的導(dǎo)熱系數(shù)。由圖可知,4種納米流體隨著分散比例的增加,導(dǎo)熱系數(shù)均是先增大后減少的趨勢,含有分散劑DB的碳管納米流體具有最高的熱導(dǎo)率。DB-CNTs,CTAC-CNTs,Tx-100-CNTs和SDS-CNTs 4種納米流體的比例分別為1∶2,1∶1,1∶2,1∶2時導(dǎo)熱系數(shù)呈現(xiàn)最大值,導(dǎo)熱系數(shù)分別為0.687 9、0.682 3、0.675 1和0.674 7 W/(m·K)。
注:實(shí)線分散劑比對應(yīng)右縱坐標(biāo)。虛線放置時間對應(yīng)左縱坐標(biāo)。
由圖7可知,DB-CNTs、CTAC-CNTs、Tx-100-CNTs、SDS-CNTs納米流體導(dǎo)熱系數(shù)隨著放置時間得到了明顯的變化,幾乎呈線性下降,下降速率較快的是SDS-CNTs。
通過使用電位、粒徑、吸光度和導(dǎo)熱系數(shù)來評價分散劑-CNTs流體的整體性能,結(jié)果表明,與其他3種分散劑相比,含有DB分散劑的CNTs納米流體,在碳管與分散劑比例為1∶2時的粒徑最小、吸光度最高、導(dǎo)熱系數(shù)最高,被認(rèn)為是碳管納米流體穩(wěn)定的最佳比例。因此選用DB分散劑去研究CNTs納米流體的性能。
通過等高線圖的形狀可以得出各影響因素交互作用的大小,橢圓形代表著交互效應(yīng)明顯,而圓形則代表兩者交互作用不明顯[27]。而響應(yīng)曲面變化的越快表示坡度越大,即對試驗(yàn)結(jié)果的影響更為顯著。
3.3.1 質(zhì)量分?jǐn)?shù)與超聲時間
圖8為碳管納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)與超聲時間兩因素交互作用的等高線圖。由圖8可知,粒徑隨著質(zhì)量分?jǐn)?shù)和超聲時間的增加均呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢,說明質(zhì)量分?jǐn)?shù)過大反而不利于碳管納米流體的穩(wěn)定性提高[28],而超聲時間過長,納米粒子在超聲比作用下劇烈運(yùn)動,導(dǎo)致已經(jīng)均勻分散的納米顆粒劇烈碰撞凝聚使得體積變大,從而產(chǎn)生沉淀使得穩(wěn)定性變差[29-30]。等高線圖呈現(xiàn)橢圓形,說明兩者的交互作用明顯。
圖8 質(zhì)量分?jǐn)?shù)與超聲時間的等高線圖
3.3.2 超聲時間與放置時間
圖9為超聲振蕩時間與放置時間兩因素交互作用的等高線圖。由圖9可知,粒徑隨著超聲振蕩時間的增加呈現(xiàn)先減小后增大的趨勢,隨放置時間的增加而增加。粒徑值在超聲振蕩時間為83.45 min左右較小,這是因?yàn)槌曊袷幨谷芤旱臏囟壬?,加速了納米顆粒的分子熱運(yùn)動,從而有利于納米顆??朔亓υ谌芤褐蟹€(wěn)定懸浮[31]。等高線不呈橢圓形,說明兩者的交互作用不明顯。
圖9 超聲時間與放置時間的等高線圖
3.3.3 質(zhì)量分?jǐn)?shù)與放置時間
圖10為質(zhì)量分?jǐn)?shù)與放置時間兩因素交互作用的等高線圖。由圖10可知,粒徑隨著質(zhì)量分?jǐn)?shù)的增加呈先減小后增大的趨勢,隨放置時間的增加而增加。當(dāng)碳管納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)過大時,碳納米管間相互纏繞的幾率變大,從而導(dǎo)致納米流體整體粘度的增加,使得溶液穩(wěn)定性變差。等高線不呈橢圓形狀,說明兩者的交互作用不明顯。以上結(jié)論與方差分析一致,驗(yàn)證了與試驗(yàn)?zāi)P偷臄M合結(jié)果。
圖10 質(zhì)量分?jǐn)?shù)與放置時間時間的等高線圖
由響應(yīng)面優(yōu)化粒徑所得最佳影響粒徑的條件為DB-CNTs質(zhì)量分?jǐn)?shù)為0.27%,超聲振蕩時間為83.45 min,放置時間為8 h,粒徑值為121.60 nm。采用最佳條件進(jìn)行了3次驗(yàn)證試驗(yàn),所得到的粒徑分別為121.57、121.55、121.62 nm,所得平均值為121.58 nm,與理論值預(yù)測偏差0.016%,實(shí)際值與預(yù)測值接近,具有一定的參考價值。通過響應(yīng)面試驗(yàn)分析可知,在后續(xù)的納米流體制備中,盡量選好超聲振蕩時間和放置時間,以提高納米流體的穩(wěn)定性。
本文針對納米流體穩(wěn)定性問題,篩選出合適的分散劑,利用響應(yīng)面模型與試驗(yàn)數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法對納米流體的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析優(yōu)化,主要結(jié)論如下:
1)通過試驗(yàn)對比分析了分散劑對碳管納米流體穩(wěn)定性和導(dǎo)熱性能的影響。結(jié)果表明,與其他3種分散劑相比,含有DB分散劑的CNTs納米流體,在碳管與分散劑比例為1:2時的粒徑最小、吸光度最高、導(dǎo)熱系數(shù)最高,因此選用DB分散劑去研究CNTs納米流體的性能。
2)基于Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,獲得了能準(zhǔn)確描述碳管納米流體粒徑值的響應(yīng)面模型,同時獲得響應(yīng)值粒徑()與碳管納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)(1)、超聲振蕩時間(2)、放置時間(3)的二次多項(xiàng)回歸方程。
3)通過顯著性分析可知,對于碳管納米流體粒徑而言,3個因素對其影響的顯著程度為:放置時間>超聲振蕩時間>CNTs納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)。其中CNTs納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)與超聲振蕩時間交互作用明顯,超聲振蕩時間與放置時間的交互作用不明顯,CNTs納米流體質(zhì)量分?jǐn)?shù)與放置時間的交互作用不明顯。
4)在試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了三因素三水平響應(yīng)面,得到最小粒徑下各影響因素的條件:CNTs質(zhì)量分?jǐn)?shù)0.27%、超聲振蕩時間83.45 min、放置時間8 h,預(yù)測粒徑值121.60 nm與實(shí)際平均值121.58 nm偏差0.016%。本文的研究為后續(xù)提高納米流體穩(wěn)定性提供理論依據(jù)和試驗(yàn)基礎(chǔ)。
[1] Mehdi B, Saeed H. Electronics cooling with nanofluids: A critical review[J]. Energy Conversion and Management, 2018, 172: 438-456.
[2] 李龍,王江,翟玉玲,等. CuO-ZnO混合納米流體導(dǎo)熱系數(shù)影響分析[J]. 工業(yè)加熱,2019,48(3):38-40.
Li Long, Wang Jiang, Zhai Yuling, et al. Analysis ofthermal conductivity of CuO-ZnO nanofluids in ethyleneglycol/water mixture[J]. Industrial Heating, 2019, 48(3): 38-40. (in Chinese with English abstract)
[3] Taghizadeh A, Taghizadeh M, Azimi M, et al. Influence of cerium oxide nanoparticles on thermalconductivity of antifreeze[J]. Journal of Thermal Analysisand Calorimetry, 2020, 139(4): 225-236.
[4] 李棟,吳洋洋,劉昌宇,等. 分散劑對Al2O3-paraffin納米流體吸收太陽能的影響[J]. 工程熱物理學(xué)報(bào),2019,40(7):5.
Li Dong, Wu Yangyang, Liu Changyu, et al. Effect of surfactant on solar energy absorption of Al2O3-paraffin nanofluids[J]. Journal of engineering thermophysics, 2019, 40(7): 5. (in Chinese with English abstract)
[5] Xla C, Wc B, Cz B. The stability, viscosity and thermal conductivity of carbon nanotubes nanofluids with high particle concentration: A surface modification approach[J]. Powder Technology, 2020, 361: 957-967.
[6] Urmi W T, Rahman M M, Kadirgama K, et al. An overview on synthesis stability opportunities and challenges of nanofluids[J]. Materials Today: Proceedings, 2021, 41: 30-37.
[7] Iwaa B, Adma C, Am A, et al. An experimental study on stability and thermal conductivity of water/CNTs nanofluids using different surfactants: A comparison study[J]. Journal of Molecular Liquids, 304, 2020, 111025.
[8] Zareei M, Yoozbashizadeh H, Hosseini H. Investigating the effects of pH, surfactant and ionicstrength on the stability of alumina/water nanofluids using DLVO theory[J]. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 2018, 135(2): 1185-1196.
[9] Esfe M H, Amiri M K, Bahiraei M. Optimizing thermophysical properties of nanofluids using response surface methodology and particle swarm optimization in a non-dominated sorting genetic algorithm[J]. Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers, 2019, 103: 7-19.
[10] Danish M, Yahya S M, Saha B B, et al. Modelling and optimization of thermophysical properties of aqueous titania nanofluid using response surface methodology[J]. Journal of Thermal Analysis & Calorimetry, 2020, 139(5): 3051-3063.
[11] Abdulrahman A. Modeling and optimization of dynamic viscosity of copper nanoparticles dispersed in gear oil using response surface methodology[J]. Materials Today: Proceedings, 2021, 42: 771-775.
[12] Esfe M H, Firouzi M, Rostamian H, et al. Prediction and optimization of thermophysical properties of stabilized Al2O3/antifreeze nanofluids using response surface methodology[J]. Journal of Molecular Liquids, 2018, 261: 14-20.
[13] 孫恩博,陳今茂,熊春華,等. 納米流體穩(wěn)定性及其導(dǎo)熱性能研究[J]. 熱能動力工程,2021,36(5):61-65.
Sun Enbo, Chen Jinmao, Xiong Chunhua, et al. Research on the stability and thermal comductivity of nanofluids[J]. Journal of Engineering for Thermal Energy and Power, 2021, 36(5): 61-65. (in Chinese with English abstract)
[14] Zhang H, Yan S, Wang T, et al. Enhanced heat transfer of carbon nanotube nanofluid microchannels applied on cooling gallium arsenide cell[J]. Journal of Thermal Science, 2020, 29(6): 1475-1486.
[15] Mahbubul I M, Elcioglu E B, Amalina M A, et al. Stability, thermophysical properties and performance assessment of alumina?water nanofluid with emphasis on ultrasonication and storage period[J]. Powder Technology, 2019, 345: 668-675.
[16] Aziz S, Khalid S, Khalid H. Influence of surfactant and volume fraction on the dispersion stability of TiO2/deionized water based nanofluids for heat transfer applications[J]. Materials Research Express, 2019, 6(1): 015031.
[17] Han Xiaofei, Lu Liwei, Yan Suying, et al. Stability, thermal conductivity and photothermal conversion performance of water-based ZnO nanofluids[J]. 熱科學(xué)學(xué)報(bào):英文版, 2021, 30(5):1581-1595.
[18] 王功亮,姜洋,李偉振,等. 基于響應(yīng)面法的玉米秸稈成型工藝優(yōu)化[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(13):223-227.
Wang Gongliang, Jiang Yang, Li Weizhen, et al. Process optimization of corn stover compression molding experiments based on response surface method[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(13): 223-227. (in Chinese with English abstract)
[19] 張續(xù)成,亓偉,徐艷,等. 響應(yīng)面法對磁性碳基固體酸催化劑的制備工藝優(yōu)化研究[J]. 太陽能學(xué)報(bào),2018,39(9):7.
Zhang Xucheng, Qi Wei, Xu Yan, et al. Optimization of preparation process of magnetic carbon based solid acid catalyst by Response Surface Methodology[J]. Journal of Solar Energy, 2018, 39(9): 7. (in Chinese with English abstract)
[20] Esfe M H. Investigation the effects of different nanoparticles on density and specific heat: Prediction using MLP artificial neural network and response surface methodology[J]. Colloids and Surfaces A-physicochemical and Engineering Aspects, 2022, 645.
[21] Esfe M H, Alidoust S, Asdershiri E M, et al. Comparative rheological study on hybrid nanofluids with the same structure of MWCNT (50%)-ZnO(50%)/SAE XWX to select the best performance of nano-lubricants using response surface modeling[J]. Colloids and Surfaces A-physicochemical and Engineering Aspects, 2022, 641.
[22] 李學(xué)琴,時君友,亓偉,等. 響應(yīng)面法優(yōu)化生物質(zhì)基固體酸催化劑的制備[J]. 太陽能學(xué)報(bào),2015,36(5):5.
Li Xueqin, Shi Qunyou, Qi Wei, et al. Optimization of preparation of biomass based solid acid catalyst by response surface methodology[J]. Journal of Solar Energy, 2015, 36(5): 5. (in Chinese with English abstract)
[23] 夏國棟,李奧,馬丹丹. 鉑錫合金納米流體導(dǎo)熱系數(shù)與穩(wěn)定性影響因素分析[J]. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2021,47(9):8.
Xia Guodong, Li Ao, Ma Dandan. Analysis of factors influencing the thermal conductivity and stability of PtSn nanofluids[J]. Joural of Beijing University of Technology, 2021, 47(9): 8. (in Chinese with English abstract)
[24] 丁潔,王平,張本國,等. 混合基納米流體在汽車散熱器中的穩(wěn)定性及傳熱特性[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程,2019,19(1):196-206.
Ding Jie, Wang Ping, Zhang Benguo, et al. Stability and heat transfer characteristics in automotive radiators of mixed?based Nan fluids[J]. Science Technology and Engineering, 2019, 19(1): 196-206. (in Chinese with English abstract)
[25] 沈向陽,李國銘,陳嘉澍,等. Al2O3/丙二醇納米流體的穩(wěn)定性研究及熱物性測量[J]. 低溫與超導(dǎo),2021,49(9):7.
Shen Xiangyang, Li Guoming, Chen Jiashu, et al. Study on stability of Al2O3/propylene glycol nanofluids and its thermo physical property measurement[J]. Cryogenics Refrigeration, 2021, 49(9): 7. (in Chinese with English abstract)
[26] 李興,汪昭瑋,孫一峰. 分散劑對納米流體影響的研究進(jìn)展[J]. 材料導(dǎo)報(bào),2015,29(23):6.
Li Xing, Wang Zhaowei, Sun Yifeng. Research of surfactant on the influence of nanofluid. Material Guide, 2015, 29(23): 6. (in Chinese with English abstract)
[27] Guo X, Zou X, Sun M. Optimization of extractionprocess by response surface methodology and preliminary characterization of polysaccharides from Phellinus igniarius[J]. Carbohydrate Polymers, 2010, 80: 344-349.
[28] 鄭丹,王哲,陳占秀,等. 電加熱結(jié)構(gòu)內(nèi)納米流體穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)研究[J]. 工程熱物理學(xué)報(bào),2021,42(4):6.
Zheng Dan, Wang Zhe, Chen Zhanxiu, et al. Experimental study on the stability of nanofluid in an electric heating structure[J]. Journal of Engineering Thermophysics, 2021, 42(4): 6. (in Chinese with English abstract)
[29] 鐘桂健,翟玉玲,包桂蓉,等. 納米流體穩(wěn)定性和粘度的影響因素分析[J]. 材料科學(xué)與工程學(xué)報(bào),2020,38(1):8.
Zhong Guijian, Zhai Yuling, Bao Guirong, et al. Analysis of factors influencing stability and viscosity of nanofluids[J]. Journal of Materials Science Engineering, 2020, 38(1): 8. (in Chinese with English abstract)
[30] Afzal A, Khan S A, Ahamed S C. Role of ultrasonication duration and surfactant on characteristics of ZnO and CuO nanofluids[J]. Materials Research Express, 2019, 6(11): 158.
[31] 王宏宇,王助良,杜敏,等. 納米流體的制備及穩(wěn)定性分析[J]. 河南科技大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2016,37(1):5.
Wang Hongyu, Wang Zhuliang, Du Min, et al. Preparati on and stability of nanofluids[J]. Journal of Henan Un iversity of Science and Technology Natural Science, 2016, 37(1): 5. (in Chinese with English abstract)
Stability of carbon tube nanofluid based on response surface methodology
Yan Suying1,2, Zhang Tiange1, Yuan Xue1, Gao Hong1, Zhang Huiying1, Zhao Xiaoyan1
(1.,,010051,; 2.,010051,)
Nanofluids can be a new type of heat transfer medium with the high thermal conductivity. Particularly, the traditional heat transfer media cannot fully meet the growing needs of thermal management in the electronic devices in various fields. Among them, the stability is a key factor for the wide application of nanofluids. In order to obtain more stable nanofluids, the dispersants were first screened, and then the stability of the Carbon NanoTube (CNT) nanofluids with the selected dispersant was optimized using the Response Surface Method (RSM). CNT nanofluids were prepared by the two-step method. The comprehensive evaluation index was used to compare the effects of four surfactants on the stability and thermal conductivity of CNT nanofluids. The stability evaluation included the particle size potential and absorbance method. Taking the particle size as the evaluation index, three influencing factors were selected as the mass fraction, ultrasonic oscillation time, and placement of CNT nanofluids. A three-factor and three-level Box-Behnken test was designed to optimize the parameters. The RSM was used to investigate the effects of various factors on the interaction of nanofluid stability. The results show that compared with the rest dispersants, the CNTs nanofluids with the DB dispersant presented the smallest particle size, the highest absorbance, the highest thermal conductivity, and the best comprehensive performance, when the ratio of carbon tube to dispersant was 1:2. Therefore, the DB dispersant was selected to evaluate the performance of CNTs nanofluids. A RSM model was established to accurately describe the particle size of CNT nanofluids using the Box-Behnken experimental design. At the same time, the quadratic polynomial regression equation was obtained for the response value particle size () with the mass fraction of CNT nanofluids (1), ultrasonic oscillation time (2), and storage time (3). The quadratic polynomial mathematical model was established by the experimental data. There was the highly significant (<0.0001) with the correlation coefficient2=0.964 4, indicating an excellent fit between the predicted and the actual value. It infers that there was an excellent consistency between the model and the experimental data. An optimal combination of factors was achieved for the stability of CNT nanofluids using the quadratic regression model, where the mass fraction of CNT nanofluids was 0.27%, the ultrasonic time was 83.45 min, and the standing time was 8 h. In this case, the average particle size was 121.58 nm, and there was a 0.016% error with the predicted value of 120.60 nm. Therefore, this improved model was feasible to optimize the stability of CNT nanofluids. The actual value was close to the predicted value. There was a certain reference value for a theoretical and experimental basis, in order to improve the stability of nanofluids. Response surface test also revealed that the ultrasonic oscillation time and placement time can be selected to improve the stability in the subsequent preparation of nanofluids.
nanofluid; stability; thermal conductivity; dispersant; response surface methodology
10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.030
TK
A
1002-6819(2022)-21-0261-07
閆素英,張?zhí)锔?,袁雪,? 基于響應(yīng)面法的碳管納米流體穩(wěn)定性[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2022,38(21):261-267.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.030 http://www.tcsae.org
Yan Suying, Zhang Tiange, Yuan Xue, et al. Stability of carbon tube nanofluid based on response surface methodology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(21): 261-267. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.030 http://www.tcsae.org
2022-07-28
2022-09-03
國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.51766012);內(nèi)蒙古科技重大專項(xiàng)(No.2020ZD0017)
閆素英,博士,教授,研究方向?yàn)樾履茉粗械墓こ虩嵛锢矸矫?。Email:yansy@imut.edu.cn