Numerical Modeling of the Melting Process in a Shell and Coil Tube Ice Storage System for Air-Conditioning Application
Notice bibliographique
Résumé
Cold thermal energy storage, as a promising way of peak-shifting, can store energy by using cheap electricity during off-peak hours and regenerate electricity during peak times to reduce energy consumption. The most common form of cold storage air conditioning technology is ice on the coil energy storage system. Most of the previous studies so far about ice on coil cold storage system have been done experimentally. Numerical modeling appears as a valuable tool to first better understand the melting process then to improve the thermal performance of such systems by efficient design. Hence, this study aims to simulate the melting process of phase change materials in an internal melt ice-on-coil thermal storage system equipped with a coil tube. A three-dimensional numerical model is developed using ANSYS Fluent 18.2.0 to evaluate the dynamic characteristics of the melting process. The effects of operating parameters such as the inlet temperature and flowrate of the heat transfer fluid are investigated. Also, the effects of the coil geometrical parameters—including coil pitch, diameter, and height—are also considered. Results indicate that conduction is the dominant heat transfer mechanism at the initial stage of the melting process. Increasing either the inlet temperature or the flowrate shortens the melting time. It is also shown that the coil diameter shows the most pronounced effect on the melting rate compared to the other investigated geometrical parameters.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».