Temperature Distribution within a Compressed Gas Cylinder during Fast Filling
Notice bibliographique
Résumé
Currently, pressurized gas is the leading technology for vehicular on-board hydrogen storage. During refueling, the hydrogen is expanded from the high-pressure fueling station cylinders, into the “empty” vehicle cylinder. The mass of the gas inside a cylinder can be calculated from the knowledge of the pressure and average gas temperature. However, during the fill process, the compression of the gas inside the cylinder leads to a rapid increase in temperature, this phenomenon along with the continuous introduction of cooler gas creates an evolving spatial distribution of gas temperature within the cylinder. In order to determine a correlation between the massaveraged gas temperature and local measurement of gas temperature, this study presents a CFD model of the filling of a hydrogen compressed gas cylinder. The model developed in this study is 2D and axi-symmetric, and solves the governing equations for compressible, unsteady, viscous turbulent flow. The model incorporates real gas effects, convective heat transfer from the gas to the cylinder walls and conduction through the cylinder walls to ambient. The results of the model show a large spatial variation of gas temperature within the cylinder during filling. The modeling results also help to identify the optimum location for the onboard gas temperature sensor such that the local measurement best represents the mass-averaged temperature of the gas within the cylinder. Hence allowing for the calculation of the mass of gas within the cylinder without using an expensive flow meter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».