A porous medium based heat transfer and fluid flow model for thermal energy storage in packed rock beds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermal energy storage in packed rock beds helps to reduce energy costs and carbon footprint’s on an industrial, commercial and residential scale. Fluid flow and heat transfer in large-size packed rock beds used in mining applications such as heating/cooling of mine intake air or ventilation of block-caved mines have recently received significant attention. Understanding the porous structure of such packed rock beds is a necessity in the design of such systems. The pressure drop across a rock bed directly affects its heat exchange performance, as it requires additional fan power to circulate air during periods of storage/extraction. In this study, the fluid flow behavior inside a packed rock bed thermal energy storage system is investigated by developing a computational fluid dynamics model and a heat transfer model. The model offers useful information for evaluating the performance of rock beds packed with large rocks or in caved zones. Finally, the main goal of this study is to perform a practical energy saving analysis for porous media composed of large particles by changing the physical properties of the porous medium, such as porosity and permeability. The findings of this study also show that while the total thermal energy storage capacity of the system is not significantly affected by the mass flow rate, a lower mass flow rate can provide a longer working period for thermal energy storage systems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».