Feasibility of Saline Gradient Solar Ponds as Thermal Energy Sources in Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Advancement of renewable energy is critical for sustainable development. This paper evaluates the feasibility of saline gradient solar ponds (SGSP) as an alternative energy source for Saskatchewan, Canada. The main achievements include global appraisal of SGSP from theoretical and practical perspectives, assessment of salinity and climatic criteria for SGSP potential, understanding of heat transfer mechanisms affected by thermophysical properties, and numerical modeling to simulate transient heat diffusion in SGSP. Results indicated that Saskatchewan is ideal for thermal energy harvesting from saline water bodies because of high solar insolation (1100 to 1400 kWh/m2). The solar radiation in such systems is captured under a salt concentration gradient. Locally, ten potash tailings sites (360 g/L or 36% salt) and two saline water lakes (250 g/L or 25% salt) are potentially suitable for SGSP deployment. It was found that thermal conductivity increases with temperature but decreases with water salinity increase (0.55 to 0.675 W/mK) and the opposite is true for density (1000 to 1200 kg/m3). Similarly, specific heat capacity slightly increases with temperature and inversely correlates with salinity (3000 to 4200 J/kg K). Furthermore, the heat diffusion model adequately simulated the temperature distribution for a typical SGSP in a potash tailings containment facility. For the investigated month of July (highest solar insolation), the temperatures increased from an initial value of at 20 to 52 oC at top to 37 oC at bottom. A comprehensive risk assessment of this method is required to protect air, water, soil, and biota at specific sites.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».