Efficiency of a Community-Scale Borehole Thermal Energy Storage Technique for Solar Thermal Energy
Notice bibliographique
Résumé
Solar thermal has been quite efficient in harvesting solar energy, but has not been used widely at the community-scale as thermal energy is difficult to store. Borehole thermal energy storage (BTES) has been recently researched by several countries for its suitability in storing excess heat generated from solar thermal panels during the summer times. The first community-scale BTES system in North America was installed in the town of Okotoke, Alberta, Canada in 2006 in order to supply partial winter heating energy for 52 residual houses. To better understand the working principles of BTES and to improve BTES performance for future applications at larger scales, a three-dimensional heat transfer model is established, using the 5- year in-situ monitoring data. The model realistically imposes the time-dependent heat injection and withdrawals rates measured at the site. A total of 10 continuous years of annual cycle are simulated. The modeling results are compared with the measured temperature data over the simulation times and space. The time-dependent temperature distributions within the borehole region agree well with the measured temperature profiles. The predicted energy recovery efficiency approaches to 27% after 10 years, which also compares well with the current year efficiency of 25% at the site.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».