热辐射影响下重力驱动纳米流体在热对流壁面流动的传热传质机制：基于RSM与ANN的预测分析

本研究针对重力驱动纳米流体在热对流壁面流动中的传热传质优化问题，通过建立Casson纳米流体数学模型，结合Bernoulli原理与守恒方程，采用SLLM（谱局部线性化方法）高效求解，并创新性地引入RSM（响应面法）和ANN（人工神经网络）预测热辐射与Soret-Dufour效应对传热性能的影响。研究发现，浮升力数Gr与Soret数Sr协同作用会降低传热率，而热辐射增强与内部生热Ec可优化传热管理。该研究为生物医学（如靶向给药）和工业冷却系统提供了能量优化新策略。

　　

在能源效率与生物医学应用需求日益增长的背景下，传统流体的传热传质性能已接近瓶颈。纳米流体技术虽展现出突破潜力，但重力驱动流中热辐射与多物理场耦合的复杂机制尚未明晰。尤其对于Casson流体这类具有屈服应力的非牛顿流体，其在高梯度温度场中的行为预测仍是难题。如何量化热辐射与Soret-Dufour效应对传热的影响？能否建立高精度预测模型指导工程优化？这些问题直接关系到太阳能集热、电子冷却乃至靶向给药系统的设计革新。

针对这一挑战，来自University of Ilorin的研究团队在《Nano-Structures》发表论文，首次将响应面法（RSM）与人工神经网络（ANN）结合，系统研究了热辐射影响下重力驱动Casson纳米流体在热对流壁面的流动特性。研究通过Bernoulli原理建立守恒方程，采用谱局部线性化方法（SLLM）实现快速收敛求解，并基于Box-Behnken设计构建预测模型。

关键技术方法

1. 数学模型构建：基于边界层理论建立包含热辐射、Soret-Dufour效应和黏性耗散的Casson流体控制方程；
2. 相似性变换：将偏微分方程转化为常微分方程组；
3. 数值求解：采用SLLM方法处理非线性耦合方程；
4. 预测建模：通过RSM设计实验矩阵，ANN采用贝叶斯正则化算法训练。

研究结果
模型分析
通过引入无量纲参数（如浮升力数Gr、Soret数Sr、Eckert数Ec），揭示了热辐射参数Rd对温度分布的显著非线性影响。

数值验证
SLLM方法在求解耦合方程时展现出较传统方法更优的收敛性（残差<10^-6），为后续预测提供可靠数据基础。

结果讨论

• 热辐射增强可使传热率提升达18.7%，但Gr与Sr的协同作用会抵消部分增益；
• 在对抗流工况下，Ec数通过黏性耗散优化传热，形成"自维持"热管理机制；
• ANN预测精度（R²=0.993）显著优于RSM（R²=0.967）。

结论与意义
该研究首次量化了重力驱动纳米流体中热辐射与Soret-Dufour效应的竞争机制，证实了Casson流体的工程适用性。提出的ANN预测框架为复杂流动系统提供了免实验优化方案，在太阳能集热器设计（效率提升12%-15%）和靶向给药系统（温度控制精度提高20%）中具有直接应用价值。作者Mojeed T. Akolade指出，未来可拓展至磁流体与生物相容性纳米颗粒体系研究。

局限与展望
当前模型未考虑湍流效应，后续可结合LES（大涡模拟）方法；生物医学应用需补充体内毒性实验数据。这些发现为《Nano-Structures》关注的微纳尺度流动研究提供了新范式。