CN113433038A - 一种新的混合纳米流体粒子组合的选择方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种新的混合纳米流体粒子组合的选择方法,属于新材料技术领域。该方法通过粘度计及热常数分析仪测量多种不同混合比的混合纳米流体在不同温度下的粘度及导热系数,将数据输入IBMSPSSStatistics26软件进行CATREG分析,获得不同粒子对粘度及导热系数影响的重要性。同时,根据CATREG分析也可预测不同混合比及温度下的粘度和导热系数,结合性能强化率(PER)得出最佳混合比。本发明方法的目的是通过数理统计的方法,在少量实验数据样本的基础上选择出适用于工程的低粘度、高导热的混合纳米流体最优粒子组合,并有效减少实验次数,降低实验成本。
Description
技术领域
本发明属于新材料技术领域,具体涉及一种新的混合纳米流体粒子组合的选择方法。
背景技术
随着纳米流体的概念首次被提出,纳米流体成为解决微、小型化设备传热问题的热门研究方向。由于纳米粒子行为与液体分子类似,不易对管路产生磨损或堵塞,这使纳米流体更适用于实际应用。混合纳米流体由两种或两种以上的纳米颗粒与基液混合制备而成,有着比一元纳米流体更为复杂的传热机理。
影响混合纳米流体热物性的因素很多,粒子的混合比是最重要的影响因素之一。研究人员针对混合比对混合纳米流体热物性的影响做了大量研究,以选择出最适用于工程应用的低粘度、高导热的混合纳米流体粒子组合方式。目前,应用最广泛的方法是通过大量实验测定不同混合比纳米流体的粘度和导热,并结合敏感度分析等方法进行粒子组合的选择。这种方法虽然较为简单直接,但大量的实验需要数量巨大的实验材料,无疑造成了材料的浪费;而且敏感度分析等方法仅能大致判断不同粒子对粘度及导热系数的影响,不能对影响的大小做一个较为精确的量化;同时,敏感度分析方法在分析二元混合纳米流体时还能保持较为精确的判断,但对于更复杂的三元及以上的混合纳米流体,该方法并不适用。因此,对于三元及三元以上混合纳米流体的粒子组合,需要一种新的方法来进行选择。
发明内容
本发明针对现有分析方法存在的问题,提供一种新的混合纳米流体粒子组合的选择方法。本发明结合实验测量与数理统计,在保持高准确度的同时节约了成本,更利于工程应用中混合纳米流体粒子组合的选择。
该混合纳米流体粒子组合的选择方法具体步骤如下:
S1:利用“两步法”制备多种混合比的混合纳米流体,并测量粘度和导热系数;
S2:将上述实验得到的粘度、导热数据导入IBM SPSS Statistics26软件进行CATREG分析,得出各温度下不同颗粒分别对粘度和导热影响的大小,同时得出整体实验温度范围内各个颗粒与温度对粘度及导热的贡献度;
S3:对照输出的粘度(或导热系数)与粘度标准分(或导热系数标准分)对照表,对相同粒子种类不同粒子混合比的该混合纳米流体进行粘度与导热系数的预测,选择出低粘度、高导热系数的混合比;
S4:使用实验数据计算性能强化比PER,选择出PER数值最低的混合比,根据步骤S2所得结论在该混合比下对混合比进行微调,重复步骤S3预测微调后的粘度与导热系数,直到得到最低预测PER为止,该PER对应的混合比即为对应混合纳米流体的最佳混合比;
优选的,所述S1中混合纳米流体的混合比样本数量应大于5,更多的基础数据将提供更准确的分析结果;
优选的,所述S2中因温度对粘度及导热系数影响很大,可能影响各粒子量对粘度及导热贡献度的准确性,因此可将各温度下的数据分别进行分析;
优选的,所述S3中由于通过数学模型得到的因变量标准分在因变量对照表中常常处于两个标准分区间内,为了得出更准确的预测值,可采用差分法对预测值进行求取,其数学描述如下:
其中,P为因变量,Y为标准化后的因变量,下标n,n-1,n+1分表代表预测值以及对照表中预测值的前、后区间终点值;
优选的,所述S4中混合比的最小微调大小控制在±1,以求在控制最终预测结果的准确性的同时减少工作量。
CATREG方法计算贡献度的原理:设置粘度(或导热系数)为因变量,不同颗粒的体积分数及环境温度为自变量,从而确定自变量对因变量的相对重要性。依据原理如下:
其中,b是标准化系数的向量,X*是变换后的变量系数矩阵,z*是因变量的观测值转换后的向量。根据标化系数和相关系数计算出自变量在模型中的重要程度百分比,全部变量的重要性值之和为100%,数值越大表明该变量对因变量的预测越重要,即贡献度越大。
CATREG方法预测粘度及导热系数的原理:CATREG分析通过将不同种类变量进行量化处理,赋予每种变量对应的标准化系数以及每个变量对应的标准分,将各变量转换为数值型进行统计分析,输出全部因变量及自变量的标准化系数及标准分表。通过对自变量标准分与标准化系数乘积的求和可得出因变量相应标准分,再通过对照因变量数值与相应标准分表可得出因变量的预测值。其数学模型一般形式如下:
其中,Y为标准化后的因变量,χi为各个自变量标准分,βi为自变量的标准化回归系数,n为自变量的个数,ε为随机误差项。
性能强化率PER的使用原则:性能强化率PER是判断纳米流体相对于基液是否能增强换热的一个重要指标,PER值小于5即表示该纳米流体可增强换热。PER值越小强化换热性能越好。其数学表达如下:
其中,μ为粘度,k为导热系数,下标nf,bf分别表示纳米流体和基液。
本发明的有益效果是:
(1)本发明采用CATREG分析方法对混合纳米流体粒子组合进行选择,在减少实验量、节约成本的同时在分析不同粒子量对纳米流体热物性影响大小上具有更高的准确度;
(2)本发明适用于研究多种影响因素作用下混合纳米流体的热物性,比传统方法更具准确性。
附图说明
图1是粘度与导热系数预测偏差图;
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步详细说明,但本发明的保护范围并不限于所述内容。
实施例1
本实施例为对Al2O3-Cu-CuO/Water三元混合纳米流体粒子配比的选择。该三元混合纳米流体中的三种纳米颗粒均为具有较强稳定性与较好导热性能的纳米颗粒,实验设计排除了颗粒混合比外的其他影响因素。
(1)采用“两步法”制备纳米流体。选用购买自北京德科岛金公司的粒径分别为50nm、50nm、40nm的Al2O3、Cu、CuO纳米颗粒,以去离子水为基液,按照20:20:60、20:30:50、20:40:40、20:50:30、20:60:20、30:20:50、30:30:40、30:40:30、30:50:20、40:20:40、40:30:30、40:40:20、50:20:30、50:30:20、60:20:20等15组混合比制备总体积分数为0.5vol.%的Al2O3-Cu-CuO/Water三元混合纳米流体,并以去离子水作为对照组,分别使用Brookfield DV-3T粘度计与Hot Disk TPS2500S热常数分析仪对温度分别为20、30、40、50、60℃下的粘度和导热系数进行测定;
(2)将实验数据导入IBM SPSS Statistics 26,打开CATREG分析,设置粘度(或导热系数)为因变量,三种粒子分别的体积分数和温度为自变量,并将自变量与因变量均设置为数值型变量,确定后得出三种粒子与温度分别对粘度及导热系数影响的重要性,即贡献度。表1为三种粒子及温度分别对粘度和导热系数的贡献度;由于温度的贡献度较大,若将温度加入自变量中会影响三种粒子贡献度的准确性,故将各温度下三种粒子贡献度独立展示,表2、3分别为三种粒子在不同温度下对粘度和导热系数的贡献度:
表1三种粒子及温度分别对粘度和导热系数的贡献度
表2三种粒子在不同温度下对粘度的贡献度
表3三种粒子在不同温度下对导热系数的贡献度
从表1可以看出,温度是影响粘度和导热的最主要因素,除此之外,三种颗粒也分别对粘度和导热产生了不小的影响。表2中可以看出,对于粘度的贡献度关系,当温度为20-50℃时,CuO的贡献度均在50%以上,Al2O3为35%左右,而Cu贡献度最小,仅为10%左右,当温度上升到60℃时,Al2O3贡献度达到50%,而CuO贡献度为38%,Cu贡献度为12%,继续保持在10%左右。综合三种颗粒对粘度贡献度大小关系为Cu<Al2O3<CuO;而对于导热的贡献度,表3中显示,20、30、50、60℃时,Al2O3的贡献度均占据绝大部分在17-85%之间,Cu和CuO贡献度均较小,其中,30℃时Cu贡献度达到22%,而CuO贡献度为7%,60℃时CuO贡献度仅为1%,其余温度下两种颗粒贡献度均在10-16%之间。温度为40℃时,Al2O3与Cu贡献度相当,均为44%,CuO贡献度仍在上述范围内,为12%。综合三种颗粒对导热系数贡献度大小关系为CuO<Cu<Al2O3,这与多个文献中结果一致。
(3)在步骤(2)基础上继续CATREG分析,选择输出全部变量的类别量化,对不同种类的变量赋予可以进行简单运算的标准分,确定后输出结果。表4为粘度的各自变量标准化系数表,表7为部分粘度与粘度标准分对照表:
表4各自变量标准化系数表(粘度)
表5混合比例与混合比例标准分对照表
表6温度与温度标准分对照表
表7粘度与粘度标准分对照表(部分)
对混合比为20:40:40,温度为40℃的Al2O3-Cu-CuO/Water三元混合纳米流体,根据公式(3)预测粘度标准分计算过程为:
Y=0.4344×(-0.8907)+0.0134×0.6094+0.4905×0.6094+(-0.7313)×0
得出粘度的预测标准分为-0.0798,对比表4发现该值在-0.0871与0.011之间,利用公式(1)差分法计算过程为:
粘度的实验值为1.14,CATREG预测值为1.1507,通过公式(5)计算预测偏差:
得出实验结果与CATREG分析法预测值之间的偏差为0.94%。采用上述方法计算剩余数据,得出全部粘度和导热系数的预测偏差,偏差图见图1,表8为平均与最大预测偏差表:
表8预测偏差表
(4)根据公式(4)中PER计算得出,实验结果中混合比为30:50:20的该三元混合纳米流体为最佳混合比。因步骤(2)中结果显示CuO含量越高,该混合纳米流体粘度越高、导热越低,不利于传热,因此,将CuO混合比控制在20%,将Al2O3:Cu混合比在30:50附近微调,通过计算Al2O3:Cu=31:49、30:50、29:51、28:48等混合比下的PER值,得出预测PER最低值出现在Al2O3:Cu=30:50。因此,Al2O3-Cu-CuO/Water三元混合纳米流体最佳粒子混合比为30:50:20。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (6)
1.一种新的混合纳米流体粒子组合的选择方法,其特征在于,具体步骤如下:
S1:利用“两步法”制备多种混合比的混合纳米流体,并测量粘度和导热系数;
S2:将上述实验得到的粘度、导热数据导入IBM SPSS Statistics26软件进行CATREG分析,得出各温度下不同颗粒分别对粘度和导热影响的大小,同时得出整体实验温度范围内各个颗粒与温度对粘度及导热的贡献度;
S3:对照输出的粘度(或导热系数)与粘度标准分(或导热系数标准分)对照表,对相同粒子种类不同粒子混合比的该混合纳米流体进行粘度与导热系数的预测,选择出低粘度、高导热系数的混合比;
S4:使用实验数据计算性能强化比PER,选择出PER数值最低的混合比,根据步骤S2所得结论在该混合比下对混合比进行微调,重复步骤S3预测微调后的粘度与导热系数,直到得到最低预测PER为止,该PER对应的混合比即为对应混合纳米流体的最佳混合比。
2.根据权利要求1所述一种新的混合纳米流体粒子组合的选择方法,其特征在于,所述S1中混合纳米流体的混合比样本数量大于5,更多的基础数据将提供更准确的分析结果。
3.根据权利要求1所述一种新的混合纳米流体粒子组合的选择方法,其特征在于,所述S2中因温度对粘度及导热系数影响很大,可能影响各粒子量对粘度及导热贡献度的准确性,因此可将各温度下的数据分别进行分析。
5.根据权利要求1所述一种新的混合纳米流体粒子组合的选择方法,其特征在于,所述S4中混合比的最小微调大小控制在±1,以求在控制最终预测结果的准确性的同时减少工作量。
6.根据权利要求1-5任意一项所述一种新的混合纳米流体粒子组合的选择方法,其公开了在新材料技术领域的应用。
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CN113433038B (zh) | 2022-11-01 |
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