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A novel method to evaluate nanofluid stability using multivariate image analysis
Analytical Methods ( IF 2.7 ) Pub Date : 2017-09-06 00:00:00 , DOI: 10.1039/c7ay00645d Maykon Alves Lemes 1, 2, 3, 4 , Denilson Rabelo 1, 2, 3, 4 , Anselmo Elcana de Oliveira 1, 2, 3, 4
Analytical Methods ( IF 2.7 ) Pub Date : 2017-09-06 00:00:00 , DOI: 10.1039/c7ay00645d Maykon Alves Lemes 1, 2, 3, 4 , Denilson Rabelo 1, 2, 3, 4 , Anselmo Elcana de Oliveira 1, 2, 3, 4
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A multivariate image analysis (MIA)-based approach in conjunction with chemometrics is proposed to evaluate the stability of nanofluids prepared by dispersing cobalt ferrite nanoparticles in mineral insulating oil with vigorous mechanical stirring (20.000 rpm, Ultra-Turrax). Three different magnetic fluids were evaluated: (a) oleic acid-coated magnetic fluid (OAMF) at 0.00001% (m/v), (b) stearic acid-coated magnetic fluid (SAMF) at 0.01% (m/v), and (c) non-coated magnetic fluid (NCMF) at 1% (m/v). Magnetic nanoparticles as powders or dispersed in oil were characterized using XRD, FTIR spectroscopy, Mössbauer spectroscopy, and DLS. Glass test-tubes were filled with magnetic fluid and digital images were recorded during 67 days for OAMF, 20 days for SAMF, and 90 min for NCMF. According to the principal component analyses of the acquired digital images, OAMF remained stable during 39 days. On the other hand, the less stable fluids, SAMF and NCMF, showed a drastic reduction in their sedimentation rates after 10 days and 26 min, respectively. Multivariate regression methods (MLR, PCR, and PLS) combined with a genetic algorithm (GA-MLR, GA-PCR, and GA-PLS) were also employed in order to estimate the NCMF sedimentation times and cobalt ferrite concentrations in OAMF. GA-PLS provided the best sedimentation time estimates and PCR showed better performance when estimating the cobalt ferrite nanoparticle concentrations. As a result, the proposed method is efficient, fast, non-destructive, low-cost, accurate, and can be employed from low to high concentrated nanofluids, even when they are dark in colour.
中文翻译：
一种使用多元图像分析评估纳米流体稳定性的新方法
提出了一种基于多元图像分析（MIA）的方法与化学计量学相结合的方法，以评估在强力机械搅拌（20.000 rpm，Ultra-Turrax）下将钴铁氧体纳米粒子分散在矿物绝缘油中制备的纳米流体的稳定性。评估了三种不同的磁流体：（a）0.00001％（m / v）的油酸涂层磁流体（OAMF），（b）0.01％（m / v）的硬脂酸涂层磁流体（SAMF），以及（c）1％（m / v）的非涂层磁性流体（NCMF）。使用XRD，FTIR光谱，Mössbauer光谱和DLS对粉末或分散在油中的磁性纳米颗粒进行了表征。玻璃试管中充满了磁性液体，在OAMF的67天，SAMF的20天和NCMF的90分钟内记录了数字图像。根据对获取的数字图像的主成分分析，OAMF在39天内保持稳定。另一方面，不稳定的流体SAMF和NCMF分别在10天和26分钟后显示出沉降速率的急剧降低。还使用了多元回归方法（MLR，PCR和PLS）结合遗传算法（GA-MLR，GA-PCR和GA-PLS）来估计OAMF中的NCMF沉降时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。OAMF在39天内保持稳定。另一方面，不稳定的流体SAMF和NCMF分别在10天和26分钟后显示出沉降速率的急剧降低。还使用了多元回归方法（MLR，PCR和PLS）结合遗传算法（GA-MLR，GA-PCR和GA-PLS）来估计OAMF中的NCMF沉降时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。OAMF在39天内保持稳定。另一方面，不稳定的流体SAMF和NCMF分别在10天和26分钟后显示出沉降速率的急剧降低。还使用了多元回归方法（MLR，PCR和PLS）结合遗传算法（GA-MLR，GA-PCR和GA-PLS）来估计OAMF中的NCMF沉降时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。分别在10天和26分钟后显示出沉降速率的急剧降低。还使用了多元回归方法（MLR，PCR和PLS）结合遗传算法（GA-MLR，GA-PCR和GA-PLS）来估计OAMF中的NCMF沉降时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。分别在10天和26分钟后显示出沉降速率的急剧降低。还使用了多元回归方法（MLR，PCR和PLS）结合遗传算法（GA-MLR，GA-PCR和GA-PLS）来估计OAMF中的NCMF沉降时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。（GA-PLS）和GA-PLS）也用于估算OAMF中的NCMF沉积时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。（GA-PLS）和GA-PLS）也用于估算OAMF中的NCMF沉积时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。
更新日期：2017-09-25
中文翻译：
一种使用多元图像分析评估纳米流体稳定性的新方法
提出了一种基于多元图像分析（MIA）的方法与化学计量学相结合的方法，以评估在强力机械搅拌（20.000 rpm，Ultra-Turrax）下将钴铁氧体纳米粒子分散在矿物绝缘油中制备的纳米流体的稳定性。评估了三种不同的磁流体：（a）0.00001％（m / v）的油酸涂层磁流体（OAMF），（b）0.01％（m / v）的硬脂酸涂层磁流体（SAMF），以及（c）1％（m / v）的非涂层磁性流体（NCMF）。使用XRD，FTIR光谱，Mössbauer光谱和DLS对粉末或分散在油中的磁性纳米颗粒进行了表征。玻璃试管中充满了磁性液体，在OAMF的67天，SAMF的20天和NCMF的90分钟内记录了数字图像。根据对获取的数字图像的主成分分析，OAMF在39天内保持稳定。另一方面，不稳定的流体SAMF和NCMF分别在10天和26分钟后显示出沉降速率的急剧降低。还使用了多元回归方法（MLR，PCR和PLS）结合遗传算法（GA-MLR，GA-PCR和GA-PLS）来估计OAMF中的NCMF沉降时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。OAMF在39天内保持稳定。另一方面，不稳定的流体SAMF和NCMF分别在10天和26分钟后显示出沉降速率的急剧降低。还使用了多元回归方法（MLR，PCR和PLS）结合遗传算法（GA-MLR，GA-PCR和GA-PLS）来估计OAMF中的NCMF沉降时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。OAMF在39天内保持稳定。另一方面，不稳定的流体SAMF和NCMF分别在10天和26分钟后显示出沉降速率的急剧降低。还使用了多元回归方法（MLR，PCR和PLS）结合遗传算法（GA-MLR，GA-PCR和GA-PLS）来估计OAMF中的NCMF沉降时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。分别在10天和26分钟后显示出沉降速率的急剧降低。还使用了多元回归方法（MLR，PCR和PLS）结合遗传算法（GA-MLR，GA-PCR和GA-PLS）来估计OAMF中的NCMF沉降时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。分别在10天和26分钟后显示出沉降速率的急剧降低。还使用了多元回归方法（MLR，PCR和PLS）结合遗传算法（GA-MLR，GA-PCR和GA-PLS）来估计OAMF中的NCMF沉降时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。（GA-PLS）和GA-PLS）也用于估算OAMF中的NCMF沉积时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。（GA-PLS）和GA-PLS）也用于估算OAMF中的NCMF沉积时间和钴铁氧体浓度。GA-PLS提供了最佳的沉淀时间估算，并且在估算钴铁氧体纳米粒子浓度时，PCR显示出更好的性能。结果，所提出的方法是有效，快速，无损，低成本，准确的，并且即使在颜色较深时也可以从低浓度到高浓度的纳米流体使用。
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