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Enregistrement W2209370088 · doi:10.1115/es2015-49314

An Evaluation of Containment Materials for High Temperature Metal Thermal Storage

2015· article· en· W2209370088 sur OpenAlexfundno aff
David Curran, Fletcher Miller, Russell Carrington, Arlon J. Hunt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSandia National LaboratoriesDivision of Biological InfrastructureConcordia UniversitySan Diego State University
Mots-clésTemperature cyclingConcentrated solar powerNuclear engineeringCost of electricity by sourceMaterials scienceThermal energy storageSilicon carbideEnergy storageCeramicEnvironmental scienceSolar energyWaste managementThermalMetallurgyProcess engineeringElectricity generationEngineeringElectrical engineeringPower (physics)Thermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concentrated solar power (CSP) must decrease its levelized cost of electricity (LCOE) below the DOE SunShot program targets of 6 ¢/kWhe and improve its reliability to enable widespread adoption. Two features of CSP that will decrease LCOE and improve reliability are higher operating temperatures for the power cycle and thermal energy storage (TES). Thermaphase Energy and San Diego State University are developing the Liquid Metal Thermal Energy Storage System (LiMTESS), an innovative TES system based on phase change in Al-Si and Mg-Si alloys that stores thermal energy produced by gas-cooled solar receivers at temperatures above 800 C. Proper containment for Al-Si and Mg-Si alloys is critical for LiMTESS commercialization. Any containment vessel must be simultaneously compatible with the molten alloys and high-temperature oxidizing gases (e.g., air), facilitate heat transfer between the alloys and high-temperature oxidizing gases, and accommodate internal stresses associated with TES operation. A ceramic-metallic composite material (TCON) and select ceramics such as siliconized silicon carbide (SiSiC) and alumina initially showed promise in meeting these requirements. A series of thermal cycling tests were performed to check the integrity of the containment vessels. TCON produced macroscopic nodules during the thermal cycling that eliminated it from further consideration. On the other hand, SiSiC performed well when exposed to high-temperature, AlSi36, MgSi56, and air. To further evaluate SiSiC as a containment material, the research team conducted multiple thermal cycles with variable temperature profiles, duration of test, and gas environments. Before and after each thermal cycle, the team conducted a mass analysis and performed SEM and EDS analysis on prepared, treated samples. The results confirm SiSiC is a good candidate for a containment vessel. At this point the research team is evaluating Morcoset, a silicon carbide-based mortar, for creating an air-tight seal for SiSiC. The research team assessed the quality of the seal by using the mortar to seal MgSi56 and conducted thermal cycling tests to compare the mass loss of the system due to Mg vapor escaping the system to that of a controlled system with no alloys sealed. Results confirmed that Mg vapor did not exit the system. There is still more work to do, but preliminary results indicate the Morcoset + SiSiC system is a good containment system for AlSi36/MgSi56. In this paper the results of the long-duration thermal cycling tests as well as electron micrographs of the containment seals and phase change materials are presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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