복합재의 물성치 해석에 일반적으로 사용되는 일반화된 자기일치모델(Generalized Self-Consistent Model)과 수정된 에쉘비모델(Modified Eshelby Model)을 이용하여 나노유체의 열전도계수를 예측할 수 있음을 보였다. 이 유체의 열전달효과를 대폭 향상시키는 대표적인 메카니즘 중 하나인 나노입자와 기본유체 사이에 존재하는 나노층의 영향을 고려하여 나노유체의 열전도계수를 예측하였다. 본 연구는 나노층의 열전도계수가 일정한 값을 가질 때 기존 대표적인 모델과 동일한 결과를 보였으며, 선형적으로 변할 때 역시 문헌에 있는 모델과 동등한 수준의 예측 값을 보였다. 알루미나와 산화구리를 나노입자로 물과 에틸렌글리콜을 기본유체로 한 나노유체의 열전도계수에 대한 실험결과와 본 모델의 예측결과를 비교함으로써 본 모델의 타당성을 입증하였다.
Effective thermal conductivity of nanofluids has been predicted by using generalized self-consistent model and modified Eshelby model, which have been used for analysis of material properties of composites. A nanolayer between base fluid and nanoparticle, one of key factors for abrupt enhancement of thermal conductivity of nanofluids, is included in the analysis. The effective thermal conductivities of the nanofluid predicted by the present study show good agreement with those by models in the literature for the nanolayer with a constant or linear thermal conductivity. The predicted results by the present approach have been confirmed to be consistent with experiments for representative nanofluids such as base fluids of water or ethyleneglycol and nanoparticles of $Al_2O_3$ or CuO to be validated.
