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Enregistrement W2979012243 · doi:10.22215/etd/2018-12939

Characterization of Heat Transfer Rates in an Air to Phase Change Material Thermal Storage Unit for Integration in Air Handling Units

2018· dissertation· en· W2979012243 sur OpenAlexaffabout
Sarah Wert

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRNSYSThermal energy storagePhase-change materialNuclear engineeringEnergy storageHeat transferMaterials scienceThermalAirflowMechanical engineeringVolumetric flow rateProcess engineeringEnvironmental scienceEngineeringPower (physics)Thermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Space heating accounts for 55% of the total energy demand in the commercial sector in Canada.Improvement in energy efficiency and energy storage in this area can have a significant impact on total energy demand.Phase change materials (PCM) have been shown to be a viable medium for thermal energy storage having larger storage capacity per mass than conventional sensible heat storage materials.For this thesis, an air-loop was designed, constructed and instrumented to characterize the heat transfer rates and energy storage potential of a small scale PCM thermal energy storage (TES) unit.The air-loop was designed to provide the necessary inlet conditions to the PCM TES unit.The storage unit was custom made and housed multiple aluminum flat plates (450 mm x 300 mm x 10 mm) filled with PCM (RT44HC).The plates were aligned in two rows of 29.A gap of 11 mm existed between each plate to allow air (the heat transfer fluid (HTF)) to pass.Overall, three variables were studied for the characterization: the HTF flow rates, the initial temperature of the PCM and the HTF inlet temperature.An empirical model was created in TRNSYS with the values determined from the characterization of the PCM TES.This model with data from a real commercial building AHU was used to simulate a PCM TES integrated into an AHU using the integration method of strategic heating with the goal of reducing peak power during start-up.This was but one of multiple methods of PCM TES integration into an AHU.The simulation results were compared to the AHU without PCM TES to determine whether any energy improvements were achieved.It was determined that by adding the PCM TES the start-up peak power could be reduced by 35 kW.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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