Improving Efficiency of Underground Heat Storage Systems
Notice bibliographique
Résumé
Underground thermal energy storage (UTES) systems are very popular in Europe and are gaining popularity in North America. The first large-scale solar borehole thermal energy storage (UTES) system in Canada has been implemented in the town of Okotoks (McClenahan D, 2006). The second UTES project in Alberta is located in the community of Southwoods in Edmonton (Kantrowitz T. et al., 2013), which proposes to use natural gas cogenerators to generate electricity and heat during the winter to improve electricity generation efficiency and hence reduce overall energy costs. During the generation of electricity, unused heat can be collected and used to heat space and water for domestic use. During the summer, the electrical output from cogeneration exceeds demand, resulting in a seasonal and annual thermal imbalance which UTES can control through the transfer and storage of the excess heat to a UTES system. Most soils in the Edmonton region consist of sandy clays with high moisture content and high thermo-conductivity. Thus, storing heat in such soils would be inefficient since most of the heat would escape before it could be used for heating purposes. However, if such soils could be modified to become good insulators via innovations in jet grouting and soilcrete technologies, UTES systems could become more prevalent as a renewable energy source in areas with highly thermo-conductive soils. This paper proposes to develop the jet grouting and soilcrete theory and conceptual models required to create an insulated enclosure around UTES systems in highly thermo-conductive soils.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».