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Enregistrement W2298713612 · doi:10.1021/acs.iecr.5b04767

Adsorption Prediction and Modeling of Thermal Energy Storage Systems: A Parametric Study

2016· article· en· W2298713612 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdsorptionThermal energy storageMaterials scienceThermal energyEnergy storageThermodynamicsThermalParticle sizeColumn (typography)Volumetric flow rateParametric statisticsNuclear engineeringMechanicsChemical engineeringChemistryMechanical engineeringPhysicsOrganic chemistryEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal energy storage allows for the storage of energy from intermittent sources to correct for the variable supply and demand. The current work investigates adsorption technology for thermal energy storage through the development of a theoretical model, which describes the material and energy transfers in the system. The theoretical model was used to conduct a parametric study which examines the effect of column dimension, particle diameter, adsorption activation energy, flow rate, column void fraction, and adsorbent heat of adsorption on the thermal energy storage system performance. It was found that an optimal column length to column diameter ratio of 1.4, a column diameter to particle diameter ratio of 14.7, a flow rate of 24 LPM, and a void fraction of 0.4 gave the best thermal energy performance for a column volume of 6.275 × 10 –5 m 3 . Also, a low activation energy and a high heat of adsorption represent the best adsorption parameters for optimal temperature outputs, breakthrough behavior, and energy densities.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,203 · 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