利用人工神经网络（ANN）对用于太阳能热应用的导电Ag/Al?O?奥斯特瓦尔德流体在太阳表面的热性能进行优化

《Journal of Materials Research and Technology》：Thermal optimization of electrically conducting Ag/Al 2O 3 Ostwald fluid across solar surface using ANN for solar thermal application

本研究构建了基于有限差分法的人工神经网络框架，模拟了电导性Ostwald–de Waele混合纳米流体在太阳能加热表面下的热流体动力学行为，综合了混合对流、非线性热辐射、焦耳热及耗散效应。通过实验数据训练和验证，ANN模型在速度场和温度分布预测中展现出卓越的准确性，均方误差低于0.0018，相关系数超过0.996，成功揭示了剪切指数、磁场强度、Grashof数等关键参数对流体动力与热力学特性的影响规律，为太阳能集热器优化提供了高效预测工具。

　　近年来，随着可再生能源技术的快速发展，太阳能热能系统成为研究的热点。在这些系统中，高效的热传递机制是提升能量收集效率的关键因素。为了应对这一挑战，科学家们不断探索新型热传递介质，其中，非牛顿流体与纳米流体的结合——即混合纳米流体（hybrid nanofluids）——展现出巨大的潜力。混合纳米流体不仅能够增强热传导性能，还能够适应复杂流动条件下的热传递需求，这使其在太阳能热能、核反应堆冷却以及航空航天等领域具有广泛的应用前景。本文研究了一种电导性Ostwald–de Waele混合纳米流体在太阳能加热表面下的对流行为，结合了混合对流、焦耳加热、非线性热辐射和耗散效应，并利用人工神经网络（ANN）对这一复杂的热流系统进行建模和优化，以提高预测精度和计算效率。

Ostwald–de Waele流体是一种非牛顿流体，其粘度随剪切速率变化而变化，能够模拟真实流体在剪切稀化或剪切增稠条件下的流变特性。这种特性在太阳能热能系统中尤为重要，因为系统在运行过程中常常面临变化的剪切速率和温度梯度。通过引入混合纳米颗粒，如银（Ag）和氧化铝（Al?O?），可以进一步提升基础流体的热导率、稳定性以及能量吸收能力。这些混合纳米流体的协同效应不仅增强了流体的热传递性能，还为其在复杂工况下的应用提供了理论支持。因此，对这类非牛顿混合纳米流体进行深入研究，对于开发更高效、更可靠的太阳能热能系统具有重要意义。

在研究中，作者采用有限差分方法（FDM）对控制方程进行数值求解，这些方程描述了非牛顿流体在电场和磁场作用下的流动和传热行为。FDM方法能够有效地处理非线性偏微分方程，从而获得流体速度场和温度场的近似解。随后，这些数值结果被用于训练和验证人工神经网络模型，以构建一个能够准确预测复杂热流行为的智能系统。ANN模型的构建过程包括数据生成、网络结构设计以及训练与验证三个阶段。通过将非牛顿流体的流动和传热特性作为输入参数，ANN能够学习并模拟流体在不同工况下的响应，从而实现对太阳能热能系统的高效优化。

研究结果表明，随着格拉晓夫数（Grashof number）的增加，流体速度显著提升，而热辐射参数的增加则导致温度下降。这些发现验证了非牛顿流体在太阳能热能系统中的潜在优势，即在增强动量传递的同时，有效控制热能的损失。此外，ANN模型在预测精度方面表现出色，其均方误差（MSE）值处于极低水平，回归系数超过0.996，绝对误差被限制在±1.8%以内。这表明，ANN模型能够与数值模拟结果高度一致，为太阳能热能系统的优化提供了可靠的工具。

为了进一步验证模型的有效性，作者将ANN预测结果与传统有限差分方法（FDM）的结果进行了对比。结果表明，两种方法在流体速度分布和温度场预测方面高度吻合，证明了ANN模型在捕捉复杂热流行为方面的优越性。此外，误差直方图分析显示，模型的预测误差主要集中在零值附近，表明其在各种参数变化下的稳定性与准确性。这些结果不仅确认了ANN模型的高可靠性，还为太阳能热能系统的实时优化提供了重要的理论依据。

研究还探讨了关键物理参数对流体行为的影响。例如，随着幂律指数（power-law index）的增加，流体表现出剪切增稠特性，导致速度提升但温度下降。这一现象在太阳能热能系统中具有重要意义，因为剪切增稠流体能够在提升动量传递的同时，减少热能的累积，从而优化能量吸收与分布。此外，磁场强度的增加会通过洛伦兹力抑制流体运动，降低速度，但同时也能够用于控制流体的稳定性，这对于太阳能热能系统的高效运行至关重要。格拉晓夫数的增加则增强了流体的自然对流效应，从而提升热传递效率。而热辐射参数的增加则导致温度显著下降，说明在高温环境下，热辐射效应可能会对系统的整体性能产生负面影响。因此，选择适当的纳米流体配方和优化表面材料，以减少热辐射损失，是提高太阳能热能系统效率的关键。

Prandtl数的增加会限制热扩散，从而降低温度。这表明，在太阳能热能系统中，具有适中Prandtl数的流体更有利于热能的传播。因此，合理选择流体的物理性质，如粘度、热导率和密度，对于提升系统性能至关重要。研究还指出，混合纳米流体相较于传统纳米流体，展现出更广泛的温度分布和更均匀的热能传输能力，这进一步验证了其在太阳能热能系统中的优势。

总体而言，本文通过结合有限差分方法与人工神经网络技术，成功构建了一个能够准确预测非牛顿混合纳米流体在太阳能热能系统中热流行为的模型。这一研究不仅拓展了混合纳米流体在复杂热流系统中的应用范围，还为未来太阳能热能系统的优化设计提供了新的思路。通过ANN模型的引入，研究者能够更高效地分析流体在不同参数条件下的响应，从而为实际工程应用提供可靠的预测工具。此外，研究结果表明，混合纳米流体在提升热传递效率和控制流体行为方面具有显著优势，这为其在其他非牛顿流体应用领域，如冷却系统和能量存储装置，提供了借鉴意义。

在未来的研究中，可以进一步探索不同类型的纳米颗粒组合对流体性能的影响，以及在不同几何结构和操作条件下的热流行为。此外，还可以结合其他机器学习技术，如深度学习和强化学习，以实现更复杂的优化目标。通过不断改进模型的预测能力，研究者能够更精确地模拟非牛顿混合纳米流体在太阳能热能系统中的表现，从而推动该技术在实际应用中的发展。