太阳能辅助双管换热器中TiO2/水纳米流体的数值与人工智能分析及其可持续能源解决方案

本研究针对传统换热器热效率低的问题，通过数值模拟和径向基函数神经网络(RBFNN)分析了太阳能辅助双管换热器中TiO2/水纳米流体的传热特性。结果表明，增加纳米颗粒浓度和太阳辐射通量可显著提升换热效率，RBFNN模型预测精度高，为可再生能源系统的优化设计提供了新思路。

　　

在全球能源转型和碳中和背景下，提高能源利用效率成为工程领域的重要课题。热交换器作为工业过程中能量转换的关键设备，其性能优化对节能减排具有重要意义。然而，传统换热器存在热效率低、能耗高等问题，特别是在可再生能源利用方面仍有很大提升空间。与此同时，纳米流体技术和人工智能的快速发展为换热器性能优化提供了新的可能。

针对这一挑战，研究人员开展了一项创新性研究，将太阳能利用与纳米流体技术相结合，并引入人工智能方法进行性能预测。该研究发表在《Results in Engineering》期刊上，为解决传统换热器效率瓶颈提供了新的技术路径。

研究采用了有限体积法(FVM)进行数值模拟，建立了二维双管换热器模型，同时运用径向基函数神经网络(RBFNN)进行热性能预测。研究团队通过系统改变雷诺数(Re)、普朗特数(Pr)、太阳热通量(q_solar)和纳米颗粒体积分数(φ)等参数，全面分析了TiO₂/水纳米流体在太阳能辅助条件下的传热特性。

在物理结构与数学建模方面，研究建立了平行流双管换热器的二维模型，考虑了太阳辐射产生的恒定壁面热通量。模型采用TiO₂/水纳米流体作为工质，其热物理性质通过经典混合理论计算。边界条件包括进出口速度温度条件、无滑移绝热壁面条件以及Neumann型出口条件。

在数值方法实现上，研究采用有限体积法对控制方程进行离散求解。通过结构化网格划分，将计算域离散为M×N个单元。采用SIMPLE算法处理速度-压力耦合问题，迭代求解直至残差收敛至10^-6以下。这种方法保证了数值解的准确性和稳定性。

人工智能建模方面，研究构建了RBFNN模型预测努塞尔数(Nu)。模型以Re、Pr、q_solar和φ作为输入，Nu作为输出。网络采用高斯径向基函数作为激活函数，通过增量构建方式确定最优神经元数量。模型性能通过均方误差(MSE)和决定系数(R²)进行评估。

研究结果显示，增加纳米颗粒浓度显著提高了换热性能。当φ从0增加到0.10时，由于TiO₂的高导热性，系统热导率提升约30%。同时，太阳热通量的增加也明显增强了换热效果，在q_solar=8000 W/m²时，壁面温度梯度比q_solar=100 W/m²时提高了近8倍。

流速影响方面，研究发现高雷诺数(Re=2000)条件下，流动进入过渡区，强化了对流传热。此时即使太阳热通量较低(q_solar=100 W/m²)，系统仍能保持较好的温度均匀性。相比之下，低雷诺数(Re=100)时，热边界层较厚，传热主要依靠导热。

人工智能模型表现出优异的预测性能。RBFNN的预测结果与FVM计算结果吻合良好，决定系数R²达到0.98以上。误差分析显示，90%以上的预测点绝对误差小于0.5。模型在900次迭代时达到最佳验证性能，MSE为1.0751。

这项研究的主要结论包括：首先，TiO₂纳米颗粒的加入显著提高了基液的热物性，特别是导热系数；其次，太阳辐射提供的额外热通量可有效增强换热效果；再者，高雷诺数流动能改善温度分布的均匀性；最后，RBFNN模型能准确预测复杂条件下的换热性能。

研究的创新点在于首次将太阳能热输入与纳米流体动力学耦合在双管换热器中进行分析，并成功应用机器学习方法进行性能预测。这项工作为开发高效可持续的热交换系统提供了重要参考，特别是在太阳能热利用和工业废热回收领域具有广阔应用前景。

从工程应用角度看，该研究提出的方法可指导换热器优化设计，平衡流动阻力与传热强化的关系。未来研究可进一步考虑湍流效应、变物性影响以及不同纳米颗粒的组合效应，以拓展模型的适用性。此外，将这种方法扩展到其他可再生能源系统，如地源热泵和工业余热利用，也是值得探索的方向。