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Accès ouvert déclaré 2025 article

A Predictive Viscosity Model for Highly Asymmetric Lubricant Oil + Synthetic Refrigerant Mixtures

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Rattachement africain : kr, de, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Lubricant oil is critical in refrigeration and heat pump systems, where precise viscosity models for oil + refrigerant mixtures are essential for reliable analysis. Commercial lubricants are complex mixtures with unknown compositions, and their viscosity typically exceeds that of refrigerants by 3 orders of magnitude, causing asymmetric behavior that hinders physical modeling. We propose a novel framework integrating the PC-SAFT EoS with residual entropy scaling (RES). Treating lubricant as a quasi-pure fluid, PC-SAFT characterizes mixture thermodynamics: density and bubble point pressure show 2% and 8% mean absolute deviations vs experimental data. For viscosity modeling, RES parameters for quasi-pure oils are determined using ambient-pressure data, and no additional adjustable parameters are needed for mixtures. The model achieves a 16% absolute average relative deviation from experimental viscosity, with a MATLAB package provided in Supporting Information.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
A Predictive Viscosity Model for Highly Asymmetric Lubricant Oil + Synthetic Refrigerant Mixtures
Date Crossref
29/08/2025
Éditeur
American Chemical Society (ACS)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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