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Enregistrement W3029306418 · doi:10.18462/iir.pcm.2018.0021

Numerical simulation of the melting process in a shell and coil tube ice storage system for air conditioning application.

2018· article· en· W3029306418 sur OpenAlexaff
Seyed Soheil Mousavi Ajarostaghi, Sébastien Poncet, Mojtaba Aghajani Delavar

Notice bibliographique

RevueInstitut International du Froid · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectromagnetic coilHeat transferThermal energy storageAir conditioningEnergy storageFluentNuclear engineeringMechanicsComputer simulationEnvironmental scienceMechanical engineeringThermodynamicsEngineeringElectrical engineeringSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold energy storage helps cooling capacity overnight for later usage during peak hours. Cooling load demand during summer days leads to an increase in electrical energy demand, increasing the peak load. Therefore, to reduce energy consumption during peak hours, cold energy storage systems are used. The most common form of cold storage air conditioning technology is ice on coil energy storage. The main purpose of the present study is to simulate the melting process of PCM in an internal melt ice-on-coil thermal storage system with coil tube. A 3D numerical simulation is performed using ANSYS FLUENT 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 (HTF) are investigated. Results indicate that conduction is the dominant heat transfer mechanism at initial periods of the melting process. Increasing both operating parameters shortens the melting time.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,264

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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