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Enregistrement W2966571686 · doi:10.11159/htff19.161

Experimental Evaluation of a Heat Transport System for a High-Temperature Storage Unit

2019· article· en· W2966571686 sur OpenAlexvenueno aff
Tim Lanz, Veronika Jilg, Werner Kraft, Peter Vetter, Benedikt Sebastian Volk

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnit (ring theory)Thermal energy storageTemperature measurementComputer scienceMaterials scienceNuclear engineeringEnvironmental scienceProcess engineeringThermodynamicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermal storage system, developed by DLR, utilises the sensitive change in temperature and the phase change of the storage material to store energy. During charging, the metallic Phase Change Material (mPCM) is heating and melting, while during discharging, it is cooling and solidifying. Intelligent need-based charging can be carried out in parallel when charging the traction battery at the charging station. The heat released during the subsequent discharging can be made available to the interior of the car.
\n
\nA possible approach to make the stored thermal energy accessible is to thermally link the storage unit with the cooling cycle of the car. Due to high temperatures, which would evaporate the coolant, a flow through the storage unit is not possible. Instead, a concept for indirect coupling was developed to transport a certain amount of heat within a closed circuit between both systems. Within this concept, evaporation and condensation of a working fluid are the dominating transport phenomena.
\n
\nNumerical investigations were undertaken within the simulation software Dymola to estimate the performance of the developed concept. As a further step, the validation of the numerical analysis was targeted by an experimental investigation. Therefore, a test bench was built and experimental series were undertaken.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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