การทำนายสมบัติของของไหลไฮบริดนาโนโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมและการประยุกต์ในการถ่ายโอนความร้อน

สหัสวัต แซวรัมย์

dc.contributor.advisor	เบญจพล เฉลิมสินสุวรรณ
dc.contributor.author	สหัสวัต แซวรัมย์
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิทยาศาสตร์
dc.date.accessioned	2022-11-03T02:07:47Z
dc.date.available	2022-11-03T02:07:47Z
dc.date.issued	2564
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/80921
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2564
dc.description.abstract	ปัจจุบันหลายอุตสาหกรรมต้องการปรับปรุงการประสิทธิภาพการถ่ายโอนความร้อนเพื่อลดค่าใช้จ่ายและการปลดปล่อยคาร์บอน การปรับปรุงเครื่องแลกเปลี่ยนความร้อนโดยทั่วไปที่ใช้น้ำเป็นตัวกลางในการแลกเปลี่ยนความร้อนสามารถใช้ของไหลไฮบริดนาโนแทนได้ ของไหลไฮบริดนาโน คือ ของผสมระหว่างอนุภาคนาโนมากกว่าสองชนิดและของไหลพื้นฐาน เพื่อปรับปรุงสมบัติของของไหลพื้นฐาน โดยทั่วไปชนิดของอนุภาคนาโนและของไหลพื้นฐานที่ต่างกันย่อมส่งผลต่อสมบัติทางความร้อนและสมบัติการไหล ในงานวิจัยนี้ต้องการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับทำนายค่าการนำความร้อน ความจุความร้อนจำเพาะ ความหนืด และความหนาแน่น โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบส่งไปข้างหน้า และ แบบส่งไปข้างหน้าและด้านข้าง ใช้รูปแบบการเรียนรู้แบบ Levenbreg-Marquard จากการพัฒนาได้โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับทำนายการนำความร้อน ความร้อนจำเพาะ ความหนาแน่น และความหนืดของไหลไฮบริดนาโนได้ค่า R มากกว่า 0.90 สำหรับการสอน การตรวจสอบ และการทดสอบ เมื่อนำค่าสมบัติการนำความร้อนไปประยุกต์ใช้ในกรณีศึกษาเครื่องแลกเปลี่ยนความร้อนของกระบวนการผลิตไอโซโพรพิลแอลกอฮอล์ พบว่า ของไหลไฮบริดนาโน (CuO และ MgO) มีประสิทธิภาพการนำความร้อนดีที่สุดในการนำไปประยุกต์ใช้กับเครื่องแลกเปลี่ยนความร้อน เมื่อกำหนดให้กระบวนการมีความเข้มข้นของไอโซโพรพิลแอลกอฮอล์สูงสุด
dc.description.abstractalternative	Currently, many industries aim to improve the heat transfer system to reduce cost and carbon emission. For improving heat exchanger apparatus, the conventional working fluid such as water can be replaced by hybrid nanofluid. The hybrid nanofluid is a suspension of two or more nanoparticles into conventional base fluids to improve its properties. Generally, different combinations of nanoparticle and base fluid can variably effect the thermal properties and dynamic properties. In this study, the artificial neural network was thus employed to develop the prediction model for predicting thermal conductivity, specific heat capacity, viscosity, and density using feedforward and cascade forward propagation networks with Levenbreg-Marquardt learning algorithm. The best artificial neural network (ANN) model topology was selected to predict thermal conductivity, specific heat capacity, viscosity, and density of hybrid nanofluid with R value >0.90 for training, validating and testing, respectively. Then, the thermal properties of hybrid nanofluid value from ANN model was applied as heat transfer agent in heat exchanger of isopropyl alcohol process. The hybrid nanofluid with CuO and MgO in water exhibited the best heat removing medium in heat exchanger application to obtain highest concentration of isopropyl alcohol.
dc.language.iso	th
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.relation.uri	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2021.751
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.subject.classification	Computer Science
dc.subject.classification	Engineering
dc.title	การทำนายสมบัติของของไหลไฮบริดนาโนโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมและการประยุกต์ในการถ่ายโอนความร้อน
dc.title.alternative	Prediction of hydrid nanofluid properties using artificial neural network and heat transfer application
dc.type	Thesis
dc.degree.name	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
dc.degree.level	ปริญญาโท
dc.degree.discipline	ปิโตรเคมีและวิทยาศาสตร์พอลิเมอร์
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.identifier.DOI	10.58837/CHULA.THE.2021.751