Finite Element Modeling of Thermal Insulation Effects in a Borehole Thermal Energy Storage
Notice bibliographique
Résumé
A recent application of borehole thermal energy storage (BTES) technology to residential properties in Canada shows a significant reduction in the use of natural gas thereby saving energy consumption and reducing the generation of greenhouse gases. However, due to the construction principles of the BTES, the systems are not thermally insulated on the sides and the bottom. Hence, almost all injected heat into a single borehole dissipates into surrounding ground over the night when heat injection stops. In order to minimize thermal energy dissipation, construction of thermal insulation barrier using expanded perlite aggregate (EPA) was proposed to reduce the heat flow and increase the efficiency by providing a soilcrete thermal insulation layer around the BTES system. The initial research proposed to utilize jet grouting technology for construction of the EPA mixed soilcrete thermal insulation layer. However, due to the nature of the jet grouting technology, the construction process of jet grouting is lengthy and therefore expensive for this application. Besides, the high buoyancy forces exerted created potential risks of aggregate segregation. To improve constructability and to mitigate the risks of aggregate segregation, this research proposes to employ one pass deep trenching method construction of the soilcrete thermal insulation layer.the risks of aggregate segregation, this research proposes to employ one pass deep trenching method construction of the soilcrete thermal insulation layer. Full-scale numerical models using two finite element analysis (FEA) software: Abaqus and Temp/W were developed to investigate the effectiveness of the soilcrete insulation layer constructed with one pass deep trenching method. The numerical model provides theoretical evidence for the application of soilcrete thermal insulation layer in reducing the thermal energy loss and thereby improving the efficiency of the system. The FEA modeling results showed that the thermal insulating soilcrete successfully entrapped more thermal energy within the system compared to the system without thermal insulation and reduced the annual average heat flux up to 46 % with three-meter thickness insulation barrier.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».