Numerical study of thermal effects in cryo-adsorptive hydrogen storage tank
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen storage is an important issue in the practical application of hydrogen technology. Among various hydrogen storage technologies, the cryo-adsorptive hydrogen storage appears to have huge potential for a further research because of its high storage capacity at low pressure. In this study, a computational fluid dynamics model and a lumped parameter model are developed to simulate the cryo-adsorptive hydrogen storage processes. These two models are implemented on the fluentTM platform and matlab/simulinkTM environment, respectively. The thermodynamic behavior and thermal effect during the cryo-adsorptive hydrogen storage processes in a cryo-adsorption storage system are analyzed. Two adsorbents, activated carbon (Norit R0.8) and metal-organic-framework (Cu-BTC), have been studied. The pressure increases quickly at early stage and then keeps steady during the slow filling process. The temperature has larger gradient in the radial and smaller gradient in the axis. During the fast filling process, the release of adsorption heat leads to the temperature increasing in a short time when there is not enough time for efficient heat transfer; during the slow filling process, heat transfer becomes the main factor of temperature change. The effect of mass flow rate on temperature is more significant at the location near tank wall than the center location of the tank. A better external heat transfer condition and higher bed thermal conductivity lead to lower temperature level which will increase the adsorption capacity.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».