| 초록 |
1. 분석자 서문 나노유체란 물, 에틸렌글리콜과 같은 일반 유체에 나노 크기를 가지는 입자를 분산시킨 유체로서, 고성능 냉각이 필요한 분야에서 냉각제로 적용을 위해 연구되고 있다. 열역학적 상태량을 정확히 예측하는 것은 열전달 성능 분석을 위한 가장 기본적 항목이지만, 현재까지 나노유체의 열역학적 상태량 예측을 정확히 수행할 수 있는 이론적 모델과 실험적 상관식은 존재하지 않는다. 본 보고서에서는 나노유체의 열역학적 상태량 중 열전도도와 점도를 정확히 예측하는 방법으로 인공 신경망 기반의 모델링을 소개하였다. 또한, 나노유체의 잠재적 응용 분야 중 하나인 자동차 라디에이터를 위한 연구 사례를 요약하였다. 20년이라는 개발 역사를 가진 나노유체는 정확한 열역학적 상태량 예측과 함께 나노입자의 침전으로 초래될 수 있는 장기간 구동 문제, 파울링 문제 등과 같은 상용화를 위해 넘어야 할 다양한 장벽이 존재한다. 그러나 점점 고집적화되고 있는 장비들과 함께 방열장치 크기의 축소 요구도 높은 만큼 가까운 미래에 다양한 분야에서 나노유체가 냉각제로 적용될 것을 예상해본다. 2. 목차 1. 개요 2. 열전도도 및 점도 실험 결과 2.1. 열전도도 2.2. 점도 3. 데이터 기반 모델링 4. 자동차 라디에이터 적용 사례 5. 결론 References 3. 원문정보 Ningbo Zhao, Shuying Li, Jialong Yang/A review on nanofluids: Data-driven modeling of thermalphysical properties and the application in automotive radiator//Renewable and Sustainable Energy Reviews/2016 ※ 이 자료의 분석은 한국원자력연구원의 권길성님께서 수고해주셨습니다. |
