Thermal effect simulation of hydrogen cryo-adsorption storage system
Notice bibliographique
Résumé
One of the primary challenges to introduce hydrogen on the energy market is to improve onboard hydrogen storage and research more efficient distribution technologies to increase the amount of stored gas while lessening the storage pressure. The aim of this paper is to study hydrogen storage in an on-board hydrogen adsorption storage tank under low temperature and moderate pressures through the finite element analysis software Comsol MultiphysicsTM. The experimental study is carried out in a cylindrical tank with granular adsorbents in which the bed temperature is measured at various positions. The adsorbents we used in the experiment are activated carbon (NORIT R0.8) and metal-organic framework (Cu-BTC). Compared with the experiment results, the simulated pressure and temperature of the activated carbon (NORIT R0.8) have better agreement with experimental results than the metal-organic framework (Cu-BTC). The material properties of Cu-BTC are necessary to be identified accurately. Owing to the mass flow rate controlled comparatively accurate, the simulated mass balance have a good accordance with the experiment results. The effective thermal conductivity of the adsorbent bed and the heat transfer coefficient of the tank wall with liquid nitrogen affect significantly the heat transport during the adsorption process. The simulation results are very sensitive with the boundary type of inlet and other outer boundaries of the tank, which is valuable for further study.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».